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国家自然科学基金(40471088)

作品数:22 被引量:380H指数:12
相关作者:张良培李平湘沈焕锋王毅吴波更多>>
相关机构:武汉大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术天文地球电子电信一般工业技术更多>>

文献类型

  • 22篇中文期刊文章

领域

  • 21篇自动化与计算...
  • 3篇天文地球
  • 1篇电子电信
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 10篇遥感
  • 5篇遥感影像
  • 5篇图像
  • 4篇多光谱
  • 4篇影像分类
  • 4篇像元
  • 4篇混合像元
  • 4篇分辨率
  • 3篇多光谱遥感
  • 3篇遥感图像
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 3篇各向异性扩散
  • 3篇超分辨
  • 2篇地形校正
  • 2篇迭代
  • 2篇多光谱遥感影...
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇图像平滑

机构

  • 22篇武汉大学

作者

  • 22篇张良培
  • 20篇李平湘
  • 4篇沈焕锋
  • 3篇吴波
  • 3篇钟燕飞
  • 3篇龚健雅
  • 3篇王毅
  • 2篇黄微
  • 2篇黄昕
  • 2篇张立福
  • 1篇梅小明
  • 1篇赵银娣
  • 1篇吴柯

传媒

  • 8篇遥感学报
  • 5篇武汉大学学报...
  • 3篇中国图象图形...
  • 2篇中国图象图形...
  • 1篇测绘学报
  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机科学

年份

  • 4篇2007
  • 7篇2006
  • 11篇2005
22 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于人工免疫系统的遥感图像分类被引量:13
2005年
提出了一种基于人工免疫系统(ArtificialImmuneSystem)的分类方法。该方法首先应用人工免疫系统的克隆选择算法对样本进行自学习,得到全局最优的聚类中心,然后利用学习得到的聚类中心对整幅影像进行分类。由于人工免疫系统继承了生物免疫系统的自组织、自学习、自识别、自记忆的能力,从而使得人工免疫系统具有非线性的分类能力,并能够快速准确地得到全局最优解,克服了传统分类方法约束条件多,容易陷入局部最优的缺点。实验结果证明,该算法分类精度上优于传统的分类方法,总精度和Kappa系数分别达到了89.80%和0.8725,因而具有实用价值。
钟燕飞张良培龚健雅李平湘
关键词:人工免疫系统遥感图像分类模式识别免疫算法
基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法被引量:9
2005年
为了对多光谱遥感影像进行更精确的分类,提出了一种基于克隆选择(clonalselection)的多光谱遥感影像分类算法。该方法首先应用基于人工免疫系统的克隆选择算法对样本进行自学习来得到全局最优的聚类中心,然后利用学习得到的聚类中心对整幅影像进行分类。由于克隆选择算法具有生物免疫系统自组织、自学习、自识别、自记忆的能力,不仅使得基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法具有非线性的分类能力,而且能够快速准确地得到全局最优解,从而克服了传统分类方法约束条件多、容易陷入局部最优的缺点。实验结果证明,基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法在分类精度上优于传统的分类方法,其总精度和Kappa系数分别达到了93. 63%和0. 915,因而具有实用价值。
钟燕飞张良培龚健雅李平湘
关键词:克隆选择算法遥感影像多光谱生物免疫系统聚类中心
基于多尺度特征融合和支持向量机的高分辨率遥感影像分类被引量:59
2007年
相对传统的中低分辨率遥感数据而言,高空间分辨率遥感影像同一地物内部丰富的细节得到表征,空间信息更加丰富,地物的尺寸、形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,但其光谱统计特性不如中低分辨率影像稳定,类内光谱差异较大,而传统分类方法仅依据像元的光谱值,因此在高分辨率影像分类中,传统方法往往不能获得好的结果。在此背景下,提出了一种多尺度空间特征融合的分类方法,旨在利用不同尺度的空间邻域特征弥补传统方法的不足。其基本过程是:首先针对不同尺度特点,用小波变换压缩空间邻域特征,并结合支持向量机得到不同尺度下的分类结果,然后根据尺度选择因子为每个像元选择最佳的类别。文中Qu ickB ird和IKONOS影像实验证明该算法能有效提高高分辨率影像解译的精度。
黄昕张良培李平湘
关键词:多尺度支持向量机高分辨率
高光谱端元自动提取的迭代分解方法被引量:22
2005年
混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法,应用这种方法的一个主要问题是难以有效、自动地确定影像的端元光谱。利用非监督的方法快速自动提取高光谱遥感图像的端元光谱是解决这个问题的主要技术手段。根据迭代误差分析思路,通过对线性混合像元模型分解的误差传播分析后,得到了端元选择的约束条件。结合端元存在的空间信息,自动提取出端元光谱并进行了混合像元分解。利用不同地区、不同传感器的高光谱数据实例测试了该文的方法,分析和讨论了选择迭代初始值与参数阈值的敏感性问题。研究结果表明此方法可以自动提取端元光谱,并且精度较高。
吴波张良培李平湘
关键词:混合像元
一种顾及空间相关性遥感影像辐射度的地形校正算法被引量:17
2006年
地形校正的目的是消除太阳光照对不规则地面地物辐射值的影响。这种影响会使相似植被类型地物的辐射值发生很大的变化。因此,在地形复杂的地区,地形校正是影像预处理的一个重要步骤。传统的基于单像素的地形校正方法,虽然减小了辐射值的变化,但在太阳入射角低的地区常常出现校正过度的情况。针对这种误差进行分析,提出一种考虑了空间相关性的校正算法,并且利用鄂西地区的Landsat7卫星影像进行的试验证明,该算法优于传统的地形校正模型。
黄微张良培李平湘
关键词:地形校正遥感
多光谱遥感图像的自适应各向异性扩散滤波被引量:5
2005年
图像滤波预处理不仅有助于增强图像信噪比和减少类间(intra-c lass)光谱可变性,而且还能够对影像中亮度均匀的区域进行平滑,从而为影像地物识别、分割和分类提供有力的支持。在Pope和Acton提出的两个多光谱图像各向异性扩散滤波模型的基础上,通过各向异性扩散和稳健统计学的联系,建立了基于B iwe ight Estim ator误差模型的扩散系数,同时利用非线性退化技术对梯度阈值的改进,提出了两个基于各向异性扩散方程的非线性滤波方法。提出的方法不仅能够有效地消除传感器随机噪声的影响,而且还能够很好地保持遥感图像上重要的细节边缘和影像质量。实验结果表明,不论是视觉效果还是质量统计分析,提出的扩散模型的性能优于Pope和Acton的各向异性扩散模型,是理想的多光谱图像保边缘滤波方法。
王毅张良培李平湘
关键词:各向异性扩散多光谱遥感图像
基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法被引量:5
2005年
提出了一种用于处理多/高光谱卫星数据的 UPDM分析方法。研究结果证明,该方法应用于 Land sat/TM(ETM+)、Terra/MODIS和ADEOS II/GLI等高光谱卫星传感器时,光谱重构均方根误差小于0.029,适用于研究高光谱卫星遥感数据。
张立福张良培村松加奈子藤原昇
关键词:高光谱遥感
各向异性扩散平滑滤波的改进算法被引量:39
2006年
图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分。在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-M alik各向异性扩散模型(PM模型)的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型。该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数。在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题。实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型。
王毅张良培李平湘
关键词:各向异性扩散图像平滑
一种基于正则化技术的超分辨影像重建方法被引量:15
2005年
超分辨率影像重建已经成为近年来人们广泛研究的热点,利用超分辨率重建技术,可以得到分辨率高于原始影像的重建影像。为此,提出了一个利用多幅具有亚像素位移的低分辨率欠采样影像重建一幅高分辨影像的超分辨率重建方法。该方法利用正则化技术,通过迭代运算解求重建影像的最优解。在迭代过程中,得到的重建影像用于求解下一次迭代的正则化参数,不断的循环迭代,最后求解出重建影像的最优解。对Lena影像进行了处理,并用PSNR影像评价方法对重建影像进行了定量评价。实验结果证明,该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响,当重建比率较大时,仍可得到高质量的高分辨率重建影像。
沈焕锋李平湘张良培
关键词:正则化技术迭代过程PSNR欠采样亚像素
利用Beamlet变换算法提取遥感图像直线被引量:3
2007年
遥感图像处理中,直线特征是一种极为重要的特征,能够提供重要的视觉感知线索。本文利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的直线特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(Generalized Likelihood Ratio Testing)来检测判断符合条件假设的Beamlets,重建目标直线。此算法可以克服图像中的干扰及噪声,适应复杂、低信噪比遥感图像环境,准确地定位出直线。实验结果表明,这种算法具有较好的性能,可以应用到实际的遥感图像处理中,具有实用价值。
梅小明张良培李平湘
关键词:遥感图像处理BEAMLET变换广义似然比检验
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