朱俊杰
- 作品数：10 被引量：83H指数：7
- 供职机构：中国科学院电子学研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程微波成像技术国家级重点实验室基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信更多>>
- 高分辨率SAR图像的小波纹理分类探讨
- 本文利用小波变换获取子图像的纹理结构能量参数,并且使用了BP神经网络方法对图像纹理进行了分类.由于高分辨率SAR图像的特点,首先进行了图像滤波,滤波窗口要尽量的小,以保证图像的边缘信息.分类时使用了鲁棒性能好的BP神经网...
- 朱俊杰范湘涛
- 关键词：高分辨率SAR图像滤波神经网络
- 文献传递
- 高分辨率SAR与光学图像融合的建筑物三维重建研究被引量：5
- 2005年
- 分析了用于建筑物测量的高分辨率SAR叠掩及角反射器效应等成像要素,并将其与高分辨率快鸟卫星图像融合,实现了建筑物屋顶信息的提取.进一步利用SAR叠掩得到的建筑物高度信息和快鸟图像得到的建筑物屋顶信息实现了建筑物的三维重建.与实地测量数据相比较,计算结果精度较高,从而验证了这种三维重建方法的可行性.
- 朱俊杰郭华东范湘涛 刘海峰候涛
- 关键词：高分辨率SAR三维重建遥感图像
- 高分辨率光学和SAR遥感数据融合及典型目标提取方法研究
- 本文针对高分辨率的卫星光学影像和高分辨率的机载SAR图像进行了分析研究。从成像机理等方面对高分辨率SAR图像中的典型目标进行了深入的分析之后，利用小波多尺度分析理论、纹理分析技术、基于目标成像知识的理论等等，对高分辨率遥...
- 朱俊杰
- 关键词：高分辨率遥感数据遥感图像数据融合小波分析
- 文献传递
- 单波段单极化高分辨率SAR图像纹理分类研究被引量：10
- 2005年
- 以2003年7月淮河洪水监测获取的高分辨率SAR图像为试验数据,首先对数据进行了分析,指出了高分辨率SAR图像的特点,之后通过小波变换对图像进行两层小波分解得到子图像,并在选择合适的能量计算窗口条件下,计算子图像的纹理能量,最后使用了BP神经网络方法进行纹理分类。研究结果表明,采用小波纹理分类方法对高分辨率SAR图像分类是可行的,可以获得高的分类精度,同时也指出了纹理分类的不足和进一步研究的方向。
- 朱俊杰郭华东范湘涛朱博勤
- 关键词：SAR纹理
- 顾及光谱畸变的高分辨率图像融合方法研究被引量：5
- 2006年
- 使用高分辨率遥感图像进行像素级图像融合,在图像小波分解时,通过计算不同分解层数下得到的融合图像的熵来决定图像的小波分解层数;在图像小波重建时,引入局部相关系数,并在不同的分解层上设置不同的阈值进行有选择的高频系数替换,实现图像的像素级融合。并使用Quickbird全波段与多光谱数据进行试验,得到了分辨率高、光谱畸变微小的彩色融合图像。
- 朱俊杰范湘涛丁赤飚李玉龙
- 关键词：高分辨率小波
- 基于小波变换和局部相关系数改进IHS变换的图像融合方法被引量：10
- 2005年
- 为得到分辨率高、光谱畸变小的融合图像,该文根据图像处理理论和小波变换的时频局部特性,采用Quick bird数据,对多光谱波段经IHS变换的1分量和全波段图像分别进行小波分解,用全波段图像经小波分解得到的高 频系数替换1分量小波分解的高频系数,替换时根据图像的地物光谱特性引入局部相关系数进行有选择的高频替 换。经过IHS反变换得到空间分辨率高且没有光谱畸变的融合图像。
- 陈晓东朱俊杰郭华东邵芸范湘涛
- 关键词：数据融合IHS变换小波
- 高分辨率SAR与光学图像融合用于建筑物屋顶提取被引量：12
- 2006年
- 提取建筑物屋顶是建筑物三维重建的一个重要步骤,为了更精确地提取建筑物屋顶,融合了高分辨率的光学和SAR图像.利用SAR图像中建筑物的叠掩来确定光学图像中的建筑物,从而在光学图像上确定一个包含建筑物屋顶小窗口,利用ISODATA分类方法对小窗口进行了分类来获取建筑物屋顶类别或屋顶轮廓,最后计算得到屋顶的规则轮廓.从计算结果上看,该方法是可行的.
- 朱俊杰范湘涛邵芸
- 关键词：高分辨率合成孔径雷达
- 基于高分辨率SAR图像的建筑物高度提取被引量：12
- 2006年
- 分析了高分辨率SAR图像中建筑物的成像特征:叠掩及角反射器效应,获取了SAR图像中建筑物屋顶像点位移,最后根据相应的公式计算了建筑物的高度。与实际高度数据相比较,发现计算结果精度较高,是一种可行的建筑物高度获取方法,可为以后发射的高分辨率星载SAR图像的应用提供很好的借鉴。
- 朱俊杰丁赤飚尤红建胡岩峰付鲲
- 关键词：合成孔径雷达高分辨率
- 基于纹理与成像知识的高分辨率SAR图像水体检测被引量：23
- 2006年
- 为了精确地提取水体,首先对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像中农村民房的成像机理进行了分析,接着通过图像纹理检测方法和基于知识的建筑物阴影表达去除了建筑物阴影,最后精确地提取出SAR图像中的水体,说明对高分辨率SAR图像进行信息检测时,传统方法和基于成像机理的知识表达方法能够精确地实现水体目标检测,从而可以进一步对水体进行分析。
- 朱俊杰郭华东范湘涛丁赤飚李立钢李玉龙
- 关键词：纹理小波高分辨率合成孔径雷达
- 高分辨率SAR图像的水体边缘快速自动与精确检测被引量：7
- 2005年
- 为了快速、自动和精确的提取高分辨率SAR图像的水体边缘,本文使用了具有保持边缘特性的小波变换对图像进行噪声压制,之后采用了块跟踪方法对水体边缘进行了粗提取,最后使用了蛇算法对粗边缘进行了精确的定位,实现了水体边缘的快速、自动、精确的检测,得到了很好的检测效果,是一种理想的高分辨率SAR边缘检测方法。
- 朱俊杰郭华东范湘涛
- 关键词：SAR高分辨率小波
