国家自然科学基金(61371180)
- 作品数：6 被引量：10H指数：2
- 相关作者：谷延锋曹志民吴云张晔刘振林更多>>
- 相关机构：哈尔滨工业大学东北石油大学国家互联网应急中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球电子电信理学一般工业技术更多>>
- 基于局部结构模型库的建筑物LiDAR点云去噪被引量：2
- 2016年
- 通过研究建筑物结构中点、线基本结构模型,构建了相应的基本结构模型库。为了验证该模型库的有效性,利用模型库产生的仿真数据构造训练数据实现了一种在K-SVD框架下的建筑物屋顶LiDAR点云数据去噪方法。实验结果表明,所构建的建筑物模型库对建筑物点云数据具有非常好的表示能力,能够有效地应用于点云数据的去噪。
- 曹志民吴云谷延锋
- 关键词：去噪
- 基于渐进核图割的SAR图像自动分割被引量：1
- 2016年
- 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像是遥感目标检测与分割等研究的重要数据源。提出了一种渐进核图割分割方法,该方法通过迭代进行二类聚类分割,自动实现合成孔径雷达SAR图像中多目标的分割。实验结果表明,该方法能够有效地实现复杂场景SAR图像的多目标分割。
- 曹志民吕秀丽吴云宋鸿梅赵丽华
- 关键词：SAR图像图像分割
- 基于区域特征的快速城区机载LiDAR数据分类方法
- 2016年
- 提出了一种基于区域特征的快速城区Li DAR点云数据分类方法。首先进行数据滤波处理,去除地面点。然后对非地面点,利用二次多项式进行区域曲面拟合,拟合曲面的参数作为特征构造区域特征向量,通过投票方式判断每个点的局部区域属性。最后,利用模糊逻辑技术实现最终分类。实验结果表明,该分类方法能够高效实现城区建筑物及树木的分类。
- 曹志民吴云
- 关键词：机载LIDAR
- 视频中基于场景变化分类的在线SURF特征匹配
- 2016年
- 视频序列中,场景经常会出现复杂变化,如尺度、旋转、光照、遮挡等,对感兴趣区域内的局部特征检测和匹配提出了挑战,传统的基于局部特征描述子的静态匹配方法难以适应和满足要求.针对以上问题提出一种自适应复杂场景变化的在线SURF特征匹配方法.用分类的理念对SURF特征进行匹配,并引入可在线学习的分类器;同时,对复杂场景进行分类,并对SURF特征在特定场景变化下的不变性进行研究,实现动态聚类;最后结合聚类的权重进行非均衡采样的RANSAC,求解运动参数,进行在线更新.实验部分将算法应用到视频目标跟踪中,结果证明该方法在复杂的场景变化下具有较好的鲁棒性和准确性.
- 苗权谷延锋
- 关键词：SURF特征动态聚类
- 机载LiDAR点云定量化局部结构信息分析被引量：5
- 2016年
- 提出一种基于特征值的机载LiDAR数据定量化局部信息量分析方法。通过引入多项策略改进了传统主成分分析(PCA)点云局部结构分析对噪声敏感的缺点,利用这种鲁棒性很强的PCA局部结构分析结果,从信息论的角度给出了一种点云局部结构定量化分析的新方法。实验结果表明,该方法能够有效实现对机载LiDAR点云数据结构信息量的有效分析。
- 曹志民谷延锋吴云
- 关键词：主成分分析机载LIDAR
- 一种用于高光谱图像特征提取的子空间核方法被引量：2
- 2014年
- 特征提取对于实现高光谱遥感图像的有效信息挖掘和利用以及提高后续分类应用有着重要价值。为了改进降维效果,提出一种子空间调制的核主成分分析方法,将高光谱数据分组特性整合到一个统一的核方法框架中,并构造子空间调制核。子空间调制核依靠特征分组实现了在光谱波段上的稀疏调制,它也是一个数据自适应的核,用于度量高光谱数据样本间的非线性相似性。该方法利用AVIRIS真实高光谱图像进行评估,并且与传统的核方法、光谱加权核方法进行了比较。实验结果表明,基于子空间调制的核方法更充分地利用了波段间复杂相关的物理特性,进而在高光谱图像分类方面的结果好于传统的核方法与光谱加权核方法。
- 刘振林谷延锋张晔
- 关键词：高光谱图像核方法数据降维图像分类特征提取
