王玉磊
- 作品数：14 被引量：104H指数：7
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金哈尔滨市优秀学科带头人基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 高光谱图像异常目标检测研究进展被引量：28
- 2014年
- 高光谱图像异常目标检测在国防军用和民用方面都具有重要的理论价值和应用前景,是当前遥感信息和图像处理处理研究领域中的一个热点研究问题。异常检测是在没有任何先验知识的条件下检测图像中出现的人为或异常地物目标。从高光谱异常检测理论入手,介绍了目前高光谱异常检测算法的研究进展和存在问题,最后对异常检测的发展做出了预测。
- 赵春晖李晓慧王玉磊
- 关键词：高光谱图像目标检测异常检测
- 基于光谱相似度量的高光谱图像异常检测算法被引量：4
- 2013年
- 针对传统异常检测算法需要建立在一定的假设模型下,提出了一种新的高光谱图像异常检测算法。该算法无需假设背景模型,首先运用迭代误差分析方法对高光谱图像数据进行处理,得到高光谱图像数据的异常端元。然后以选取出的端元为参考,对高光谱数据进行相似度量,通过计算与参考端元的核光谱角余弦,找到与异常端元相似的光谱向量,得到异常检测结果。仿真实验结果表明,该算法能够准确的检测出异常目标,并且具有运算时间短、效率高的特点。
- 王玉磊赵春晖齐滨
- 关键词：异常检测相似度量核方法
- 一种光谱相似度量的高光谱图像异常检测算法
- 针对传统异常检测算法需要建立在一定的假设模型下,提出了一种新的高光谱图像异常检测算法.该算法无需假设背景模型,首先运用迭代误差分析方法对高光谱图像数据进行处理,得到高光谱图像数据的异常端元.然后以选取出来的端元为参考,对...
- 王玉磊赵春晖齐滨
- 关键词：高光谱图像异常检测相似度量
- 文献传递
- 采用背景抑制和自适应阈值分割的高光谱异常目标检测被引量：10
- 2016年
- 高光谱图像小目标异常检测存在着大面积背景异常的干扰,直接采用传统的阈值分割方法会产生较高的虚警。针对核RX异常检测算法存在较大面积背景干扰的现象,结合形态学滤波方法提取大面积背景杂波干扰并对其进行抑制,滤除背景干扰。然后采用自适应阈值方法对处理后的灰度值图像进行异常目标的分离。仿真实验结果表明,该方法较好地实现了对大面积背景干扰的抑制和对异常目标的保持,改善了现有的核RX算法用于高光谱异常检测的性能。
- 赵春晖王佳王玉磊
- 关键词：高光谱图像形态学滤波异常检测自适应阈值
- 基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类被引量：19
- 2012年
- 相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到主成分分析中，然后应用小波核函数代替传统核函数，利用小波核函数的多分辨率分析特点，进一步提高核主成分分析（KPCA）非线性映射能力，最终将新型核主成分分析算法与相关向量机相结合，对高光谱图像进行分类。仿真实验结果表明，将所提出的方法应用于AVIRIS美国印第安纳州实验田高光谱数据预处理后，类内类间距离比降低20％，方差整体增幅较大，最终将处理后的数据应用于相关向量机的高光谱图像分类中，分类精度提升3％～5％。
- 赵春晖张燚王玉磊
- 关键词：高光谱图像分类相关向量机小波核函数
- 基于SVM和RVM的高光谱图像分类
- 高光谱图像较高的光谱分辨率极大地突出了地物的光谱属性信息,使得地物的精确分类成为可能.支持向量机(SVM)是建立在结构风险最小化和VC维理论基础上,在模型复杂度与系统学习能力之间寻求最佳折中,在解决非线性高维模式识别中表...
- 齐滨赵春晖王玉磊
- 关键词：高光谱图像图像分类相关向量机
- 文献传递
- 基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类被引量：4
- 2013年
- 高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。
- 齐滨赵春晖王玉磊
- 关键词：高光谱图像分类支持向量机相关向量机
- 基于Hausdorff度量的高光谱异常目标检测算法被引量：3
- 2016年
- 高光谱遥感异常目标检测中,目标和背景光谱信息难以精确地界定,导致目标检测性能下降。针对经典RX检测算法存在虚警概率高、计算量大、过程繁琐等缺点,将Hausdorff度量引入高光谱异常检测,利用改进的Hausdorff距离(MHD)从光谱匹配程度的角度,进行了高光谱异常目标检测,最大程度地将异常目标和背景分离。采用模拟数据和真实高光谱数据进行大量实验,检测性能大幅提升,算法的计算效率提高了60%,证明了本文算法比RX算法、因果RX算法和KRX算法检测效果好,效率高等优势,算法的低复杂度特性为硬件实现提供了良好的算法支持。
- 赵春晖尤伟齐滨王玉磊
- 关键词：高光谱遥感异常检测光谱匹配HAUSDORFF度量
- 基于四阶累积量的波段子集高光谱图像异常检测被引量：7
- 2012年
- 针对由于高光谱图像光谱和空间分布的复杂性导致核RX算法检测性能不高这一问题,提出了基于四阶累积量的波段子集非线性异常检测算法。首先先依据各相邻波段间的相关系数,将原始图像数据划分为多组波段子集;然后,利用主成分分析(PCA)构造的正交子空间对各波段子集进行背景抑制,得到图像误差数据;在此基础上,再次利用PCA提取各波段子集的特征信息,使异常目标信息集中于前面几个波段;最后,提取各子集主成分中含有最大四阶累积量值的波段,构成最优波段子集,并与核RX算法结合进行异常检测。利用真实的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真,结果表明,本文算法检测精度高,虚警率低,性能明显优于核RX算法。
- 成宝芝赵春晖王玉磊
- 关键词：高光谱图像异常检测四阶累积量
- 一种新型高光谱实时异常检测算法被引量：8
- 2015年
- 异常检测是高光谱遥感技术应用的一个重要方向.然而随着高光谱数据量的增大,实时处理成为高光谱异常检测方法所面临的主要问题.基于此,文中提出了一种新型的高光谱图像实时异常检测方法.随着数据的实时下行传输,该异常算子仅仅利用了待检测像元之前已获取的所有像元信息,而并没有用到尚未获取的像元信息,使得数据边传输边处理成为可能;同时,利用卡尔曼滤波器的递归思想,用Woodbury引理从上一时刻的状态更新目前信息,避免了重新计算历史信息及存储所有像元,在大大缩短算法运行时间的同时,大大降低了所需的存储空间.接收机特性曲线显示,与传统异常检测算法相比,这种新型实时算法可获得几乎相同的检测精度.在不影响检测效果的前提下,时间复杂度曲线和算子运行时间可显示提出算法的时效性.与此同时,提出的的状态更新公式不需要重新计算已有像元信息,因此只需两个存储单元存储前一时刻的状态(协方差矩阵或相关矩阵)以及当前的新像元信息,从而大大降低了算法所需的存储空间.
- 赵春晖王玉磊李晓慧
