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窄带蜂窝物联网的嵌入式高光谱图像压缩方法 认领
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作者 郭行波 黄鲜萍 《计算机仿真》 北大核心 2021年第2期114-118,共5页
针对当前嵌入式高光谱图像压缩方法未考虑高光谱图像空间相关性,导致压缩效果较差,解压精度较低,高分辨率图像占用空间大,造成网络传输效率低的问题,提出了窄带蜂窝物联网的嵌入式高光谱图像压缩方法。根据窄带蜂窝物联网上行、下行链... 针对当前嵌入式高光谱图像压缩方法未考虑高光谱图像空间相关性,导致压缩效果较差,解压精度较低,高分辨率图像占用空间大,造成网络传输效率低的问题,提出了窄带蜂窝物联网的嵌入式高光谱图像压缩方法。根据窄带蜂窝物联网上行、下行链路传输基本标准,通过具有统计特性的KLT算法,去除高光谱图像间谱间相关性,使待处理图像内容更加紧密,利用雅克比迭代算法,分解计算矩阵中的特征值,将多光谱图像每一波段,分成二维波形以及大小相等且不重叠的图像块,将光谱方向上相同位置的所有图像块转换成KLT,消除多光谱图像空间和光谱相关完成高光谱图像压缩。实验结果表明,所提方法具有较高的压缩精度,能够有效去除高光谱图像空间相关性,压缩效果较好,减少高光谱图像占用空间内存,缩短网络传输时间,提高网络传输效率。 展开更多
关键词 窄带蜂窝物联网 嵌入式 高光谱图像 图像压缩
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结构化矩阵优化的高光谱图像噪声去除算法 认领
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作者 徐宏辉 郑建炜 +1 位作者 秦梦洁 陈婉君 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI 北大核心 2021年第1期68-80,共13页
受带噪线路或电子感应设备老化等影响,高光谱图像在编码和传输过程中往往会被混合噪声污染,严重影响后续图像检测、分类、跟踪、解卷等应用的性能.为实现有效地去噪,将零化滤波技术扩展至高光谱图像修复中,提出一种结构化矩阵恢复的混... 受带噪线路或电子感应设备老化等影响,高光谱图像在编码和传输过程中往往会被混合噪声污染,严重影响后续图像检测、分类、跟踪、解卷等应用的性能.为实现有效地去噪,将零化滤波技术扩展至高光谱图像修复中,提出一种结构化矩阵恢复的混合噪声去除算法.首先根据高光谱图像不同波段之间的关联性和局部空间邻域的关滑性,将不同图像子块构建成具有Hankel结构的低秩矩阵;然后考虑Hankel化线性操作并不破坏混合噪声的稀疏状态,将稀疏性约束作为先验条件;最后使用截断核范数和组稀疏范数分别替代低秩和稀疏约束函数,构建双先验条件下的目标模型,并采用交替方向乘子法进行变量优化求解.整体去噪流程通过图像patch分组、子块优化和patch重组3个步骤实现.通过多组行业通用高光谱数据进行实验的结果表明,该算法在视觉效果和定量评价PSNR,SSIM以及SAD上都明显优于现有的高光谱噪声去除算法. 展开更多
关键词 高光谱图像 图像去噪 结构化矩阵 截断核范数 交替方向乘子法
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基于变精度粗糙集的贪婪无监督高光谱图像波段选择方法 认领
3
作者 陈婧 张振兴 《光子学报》 EI CAS 北大核心 2021年第2期103-114,共12页
由于高光谱图像分类中现有的无监督波段选择方法无法计算出波段之间的相似性,以及在选择过程中存在的高维度特性,本文提出了一种基于变精度粗糙集的贪婪无监督高光谱波段选择方法。首先利用变精度粗糙集定义了一种新的依赖度量,使得它... 由于高光谱图像分类中现有的无监督波段选择方法无法计算出波段之间的相似性,以及在选择过程中存在的高维度特性,本文提出了一种基于变精度粗糙集的贪婪无监督高光谱波段选择方法。首先利用变精度粗糙集定义了一种新的依赖度量,使得它对变精度粗糙集中误分类参数变得不敏感,从而充分利用波段之间的相似性。其次,提出了一种新的判别准则,找出未选择和已选择波段子集中具有较高和较低的相似性值的波段。然后,采用一阶增量搜索法,逐条选择出所需的信息波段,从而避免大量信息的产生,减少计算复杂度。最后通过使用三个高光谱数据集将所提出的波段选择技术与五种最新技术进行比较。结果显示提出的方法对所有数据集均具有较好的分类精度,且在50%标记像素条件下平均分类精度相对于所有像素点平均分类精度分别仅下降了1.9%,3.1%以及4.1%。所提方法能够保证良好的分类性能与数据集泛化能力,并且对参数具有鲁棒性。 展开更多
关键词 高光谱图像 波段选择 变精度粗糙集 图像分类
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基于MSRA初始化卷积神经网络的草地牧草分类研究 认领
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作者 刘一磊 刘江平 +3 位作者 赵烜赫 马玉宝 闫伟红 潘新 《光电子.激光》 EI CAS 北大核心 2021年第1期88-95,共8页
草地牧草的分类与识别是草原研究与监测的重要环节,利用高光谱成像技术和卷积神经网络进行牧草种类的识别判断,为实现草地牧草自动分类与数字化治理提供了新的途径。本文提出了基于MSRA初始化卷积神经网络的草地牧草高光谱图像自动识别... 草地牧草的分类与识别是草原研究与监测的重要环节,利用高光谱成像技术和卷积神经网络进行牧草种类的识别判断,为实现草地牧草自动分类与数字化治理提供了新的途径。本文提出了基于MSRA初始化卷积神经网络的草地牧草高光谱图像自动识别与分类的方法。主要过程包括图像预处理、裁剪、特征提取和识别分类四个环节,首先预处理采用改进的自适应波段选择法进行波段提取,然后将提取后的数据压缩成新图像进行裁剪,最后进入MSRA初始化卷积神经网络提取特征并进行识别分类。本文针对卷积神经网络的鲁棒性、稳定性和识别率等问题创新性的提出了MSRA初始化方法,通过初始化设置参数和权值,使网络的性能得到提升,提高识别准确率。本文对实地采集的蒙古冰草、老麦芒、紫羊毛草、燕麦、黄花杂交苜蓿、光穗冰草6种牧草进行识别分类,为保证实验的可靠性与准确性,对训练集和测试集进行多次划分及多次交叉验证实验。实验结果表明,本文提出的MSRA初始化卷积神经网络相比于SVM、KNN、2D-CNN等方法,对草地牧草高光谱图像的识别准确率较高,达到96.50%。实验结果证明本方法具有良好的分类性能和可行性,为草地牧草的识别分类提供了新思路。 展开更多
关键词 高光谱图像 识别分类 卷积神经网络 MSRA初始化
基于光谱-空间特征的黄茶多酚含量估算模型 认领
5
作者 杨宝华 高远 +2 位作者 王梦玄 齐麟 宁井铭 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2021年第3期936-942,共7页
茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效。准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义。学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果。然而,由于缺乏空间特征... 茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效。准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义。学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果。然而,由于缺乏空间特征,难以满足黄茶内外品质综合判断的要求。随着高光谱成像系统的发展,尽管基于灰度共生矩阵的茶叶成分估测已经被证实取得较好的效果,但在实际应用中仍然存在一些障碍。一方面,分辨率较低时,图像的纹理特征不会有显著差异,并且少数特征无法充分地解译高光谱图像,从而导致模型估测效果较差。另一方面,分辨率较高时,特征的增加会导致模型更复杂。因此,在保留高光谱图像原始信息的前提下,有必要进一步挖掘高光谱图像的潜在特征,尤其是纹理的细节部分。因此,提出了一种融合光谱和空间特征的模型来提高茶多酚估测的准确性。首先,利用连续小波变换提取光谱信息的小波系数;其次,根据不同尺度的小波系数能量优选小波系数特征,分别是第4尺度的959和1561 nm,第5尺度的1321,1520和1540 nm,以及第6尺度的1202和1228 nm;再者,基于小波系数能量之和优选2个特征波长,分别是1102和1309 nm;然后,根据特征波长对应的高光谱图像分别提取灰度共生矩阵和小波纹理。最后,分别利用小波系数特征、灰度共生矩阵、小波纹理和他们的组合构建黄茶多酚含量的估测模型。通过对五种黄茶的分析和验证,比较基于不同特征的不同模型估测效果,包括偏最小二乘回归、支持向量回归和随机森林方法。结果表明,融合小波系数特征,共生矩阵和小波纹理的支持向量回归模型效果最佳,校正集的R^(2)为0.9330,验证集的R 2为0.8238。因此,所提出的模型能有效的提高茶多酚含量的预测精度,为预测茶叶的其他成分提供了技术基础。 展开更多
关键词 茶多酚 小波变换 小波纹理 高光谱图像
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基于上下文多字典学习的高光谱波段选择 认领
6
作者 李飞 卢湖川 薄纯娟 《大连理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第1期104-110,共7页
高光谱图像存在大量冗余信息,波段选择是一种有效的减少冗余、降低光谱维数的方法.提出一种基于上下文多字典学习的高光谱图像波段选择算法.该算法使每个波段的图像都可以通过其他波段图像的线性组合来近似表示,而且能够保证相邻波段图... 高光谱图像存在大量冗余信息,波段选择是一种有效的减少冗余、降低光谱维数的方法.提出一种基于上下文多字典学习的高光谱图像波段选择算法.该算法使每个波段的图像都可以通过其他波段图像的线性组合来近似表示,而且能够保证相邻波段图像具有相似的性质.同时通过稀疏求解方法求出每个波段对应整个原始图像的权重,便可按照权重来选择波段.实验结果表明,该算法相对其他波段选择算法具有良好的技术性能. 展开更多
关键词 高光谱图像 波段选择 稀疏表示
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偏振光谱在枣叶无损检测中的应用 认领
7
作者 徐嘉翊 罗华平 +3 位作者 索玉婷 陈冲 李伟 王长旭 《新疆农机化》 2021年第1期23-26,共4页
红枣通过光谱无损检测技术可以快速预测红枣水分、糖分等参量,而将偏振光谱技术应用于红枣叶片的无损检测可以快速对枣叶的水分、叶绿素进行预测,进而预测枣树的生长状态。利用近红外偏振光谱技术对南疆红枣叶片含水量和叶绿素含量进行... 红枣通过光谱无损检测技术可以快速预测红枣水分、糖分等参量,而将偏振光谱技术应用于红枣叶片的无损检测可以快速对枣叶的水分、叶绿素进行预测,进而预测枣树的生长状态。利用近红外偏振光谱技术对南疆红枣叶片含水量和叶绿素含量进行无损检测,分别选用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归分析法(PCR)的化学计量学方法建立红枣叶片校正模型,光谱数据预处理分别选择原始光谱、一阶导数光谱、SG平滑。预测含水率使用0度偏振片和PLS方法效果最好,其校正相关系数(Rc)、校正标准偏差(RMSEC)、预测均方差(RMSEP)分别为0.94222、0.00845、0.00826,预测叶绿素使用0度偏振片和PCR方法效果最好,其Rc、RMSEC、RMSEP分别为0.53646、3.49、4.25。通过试验结果可以看出偏振片为0度时的预测效果最好,且PLS对含水率预测效果更好,PCR对叶绿素预测效果更好。 展开更多
关键词 多角度偏振 高光谱图像 无损检测 南疆骏枣叶片 含水率 叶绿素
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基于光学特性参数反演的绿萝叶绿素含量估测研究 认领
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作者 王浩云 曹雪莲 +3 位作者 孙云晓 闫明壮 王江波 徐焕良 《农业机械学报》 EI CAS 北大核心 2021年第3期202-209,共8页
为快速准确检测植物体叶绿素含量,提出一种基于MMD迁移的光学特性参数反演方法。以绿萝叶片为研究对象,仿真光子在基于蒙特卡洛方法的单层平板模型上的运动轨迹,获得12 000幅绿萝叶片仿真光亮度分布图,利用卷积神经网络对模拟光谱数据... 为快速准确检测植物体叶绿素含量,提出一种基于MMD迁移的光学特性参数反演方法。以绿萝叶片为研究对象,仿真光子在基于蒙特卡洛方法的单层平板模型上的运动轨迹,获得12 000幅绿萝叶片仿真光亮度分布图,利用卷积神经网络对模拟光谱数据进行训练,得到预训练模型;基于预训练模型进行迁移学习,在少量实测绿萝叶片光谱数据上对模型进行微调,进行绿萝光学参数反演,得到吸收系数μa反演准确率为84.83%、散射系数μs反演准确率为83.33%;在此基础上引入最大均值差异方法,提升迁移效果。结果表明,与普通的模型迁移方法相比,基于MMD迁移的方法具有更好的反演效果,吸收系数μa反演准确率为87.55%,散射系数μs反演准确率为86.67%。利用MMD迁移得到的全连接层特征建立叶绿素回归模型的决定系数R~2为0.931 0,分别比直接使用光学参数和光谱图像建立的模型决定系数R2高0.046 8和0.062 0。研究表明,基于光学特性参数反演方法可以为叶绿素含量无损估测研究提供参考。 展开更多
关键词 绿萝 叶绿素含量 高光谱图像 光学特性参数 蒙特卡洛方法 迁移学习
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基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类研究 认领
9
作者 潘绍明 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第2期110-114,共5页
针对高光谱图像(HSI)波段之间的冗余性给高光谱图像分类结果产生的不利影响,研究基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类方法。将采用于主成分分析降维处理的HSI数据作为多尺度特征多融合残差网络输入,利用多尺度特征多融合残差块提取HS... 针对高光谱图像(HSI)波段之间的冗余性给高光谱图像分类结果产生的不利影响,研究基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类方法。将采用于主成分分析降维处理的HSI数据作为多尺度特征多融合残差网络输入,利用多尺度特征多融合残差块提取HSI中的光谱特征和空间特征,并组成若干组光谱-空间特征;采用支持向量机展开分类处理,获取各光谱-空间特征的概率输出结果和权重,建立多特征加权概率融合模型,利用最大后验概率获取高光谱图像分类结果。实验结果表明:光谱-空间多尺度特征融合残差块数量为2+2模式、空间输入尺寸大小为9×9,可获取最佳多尺度特征融合残差网络;所提方法抗噪能力较好,可较好体现地物细节信息;且具备较高的高光谱图像分类精度。 展开更多
关键词 多尺度 高光谱图像 分类 光谱特征 空间特征 多融合
高光谱无损识别野生和种植黑枸杞 认领
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作者 赵凡 闫昭如 +1 位作者 薛建新 徐兵 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2021年第1期201-205,共5页
高光谱图像技术在农产品检测及识别方面有广阔的应用前景。野生黑枸杞经济效益显著,经常被种植黑枸杞冒充。提出一种利用高光谱图像对野生黑枸杞无损快速识别的方法。主要内容和结果如下:(1)共采集256份(野生、种植各128份)黑枸杞在900~... 高光谱图像技术在农产品检测及识别方面有广阔的应用前景。野生黑枸杞经济效益显著,经常被种植黑枸杞冒充。提出一种利用高光谱图像对野生黑枸杞无损快速识别的方法。主要内容和结果如下:(1)共采集256份(野生、种植各128份)黑枸杞在900~1700 nm范围的高光谱反射光谱,每份平均光谱作为此样品的光谱;(2)采用标准正态变换(SNV)对采集的光谱预处理;基于Kennard-Stone法,按照校正集和预测集比例为2∶1对样品划分,用连续投影算法(SPA)对光谱进行降维处理,提取特征波长30个;分别将全光谱和SPA提取的30个特征波长作为模型输入,建立支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)和随机森林(RF)识别模型。(3)结果表明,在识别野生黑枸杞模型中,基于全光谱和SPA建立的SVM,ELM和RF模型校正集识别率均高于98.8%,基于全光谱和SPA建立的SVM,ELM和RF模型预测集识别率均高于97.7%。基于全光谱(FS)建立的三种识别模型略优于基于SPA建立的三种识别模型。但从简化模型方面,SPA提取的特征波常数仅为全光谱的11.8%,大大降低了模型运算量。三种模型中,基于随机森林模型无损识别野生黑枸杞效果最好,均达到100%。研究表明,利用高光谱图像技术结合分类模型可快速识别野生黑枸杞。 展开更多
关键词 野生黑枸杞 高光谱图像 支持向量机 极限学习机 随机森林算法
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一种新型基于利用全色锐化技术的插值高光谱图像亚像元定位 认领
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作者 王鹏 姚红雨 张弓 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS 北大核心 2021年第1期56-63,共8页
利用全色锐化技术提出了一种新型基于插值的高光谱图像亚像元定位方法。在该方法中,在现有的基于插值的亚像元定位方法处理路径中加入一条新的处理路径。首先,在新的处理路径中利用全色锐化技术对原始粗高光谱图像的空间分辨率进行改进... 利用全色锐化技术提出了一种新型基于插值的高光谱图像亚像元定位方法。在该方法中,在现有的基于插值的亚像元定位方法处理路径中加入一条新的处理路径。首先,在新的处理路径中利用全色锐化技术对原始粗高光谱图像的空间分辨率进行改进,通过对改进后的图像进行光谱解混得到新型精细丰度图像。其次,将新路径下产生的新型精细丰度图像与现有路径下的精细丰度图像进行融合,得到具有更多空间-光谱信息的更精细丰度图像。最后,根据更细分数图像的预测值,类别分配方法给每个亚像元分配类标签,得到最终的定位结果。实验结果表明,该方法比现有的基于插值的亚像元定位方法产生具有更高的定位精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 亚像元定位 全色锐化 空间-光谱信息
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基于I-BGLAM纹理和光谱融合的高光谱显微成像木材树种分类 认领
12
作者 赵鹏 韩金城 王承琨 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2021年第2期599-605,共7页
为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特... 为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特征波段选择方法降低高光谱图像的维数,选择出含有信息量大的波段。其次,对选择出的波段图像使用NSCT及NSCT逆变换得到融合图像,对得到的融合图像使用I-BGLAM提取其纹理特征。与此同时,对高光谱图像的全波段求取平均光谱并进行S-G(Savitzky-Golay)平滑得到光谱特征。最后,将得到的纹理特征和光谱特征融合后送进极限学习机(ELM)中进行分类。此外,还和基于灰度共生矩阵(GLCM)的木材识别的传统方法以及近几年木材树种识别领域内被提出的主流方法进行了比较。该研究主要创新点有两个:一是将强纹理提取器I-BGLAM用于高光谱图像中提取其纹理特征;二是提出一种新的特征融合的模型用于高光谱图像的分类。针对8个树种的实验结果表明,单独使用I-BGLAM提取的纹理特征来进行分类的正确率最高可到达88.54%,而使用GLCM提取纹理特征的传统方法正确率最高只有76.04%,该结果可以得出本文使用I-BGLAM在纹理特征提取方面要优于GLCM,这为后面建立的融合模型打下很好的基础,单独使用平均光谱特征来分类的正确率最高可以达到92.71%,使用所提出的特征融合方法所得到的分类正确率最高可达到100%,这说明使用所提出的融合模型来分类要比以前单独使用某一种特征的分类模型要好。此外,使用所提出的方法得到的分类正确率要高于本领域内其他两种主流的识别方法。因此,所提出的基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的方法能够提高木材树种分类的正确率,该方法在木材树种分类方面有着一定的利用价值。 展开更多
关键词 高光谱图像 I-BGLAM 纹理特征 光谱特征 特征融合 木材树种分类
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光谱及成像技术实现种子品种快速无损鉴别的研究进展 认领
13
作者 陈婉钧 陈赞鸿 +1 位作者 林晖竣 张胜祥 《科技资讯》 2021年第3期5-9,共5页
实现农作物种子品种快速、无损鉴别是农业生产和选育育种重要的一个环节。传统的种子品种鉴别方法存在成本高、耗时长、对检验人员的技术要求较高以及有可能对种子产生损伤等缺点,难以构建自动化和智能化的在线检测系统。光谱及成像技... 实现农作物种子品种快速、无损鉴别是农业生产和选育育种重要的一个环节。传统的种子品种鉴别方法存在成本高、耗时长、对检验人员的技术要求较高以及有可能对种子产生损伤等缺点,难以构建自动化和智能化的在线检测系统。光谱及成像技术可以实现高效、无损、快速的农作物种子品种鉴定,是目前农作物品种鉴定领域的研究热点。该文总结了基于深度学习的近红外光谱技术、高光谱成像技术在农作物品种鉴别领域的研究进展,并对该技术的发展前景进行了展望。 展开更多
关键词 光谱分析 高光谱图像 品种鉴别 空谱联合 无损检测
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基于松弛策略和多分类器的半监督高光谱图像分类 认领
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作者 刘梦滢 谢福鼎 《国土与自然资源研究》 2021年第2期18-20,共3页
高光谱图像分类是高光谱遥感研究的热点之一。然而高光谱地物标签难以获取,包含噪音点等特征使得分类困难。基于不连续松弛和多分类器策略,本文提出了一种高光谱图像半监督分类方法,可以达到去噪和改善分类精度的目的。实验结果编码,在... 高光谱图像分类是高光谱遥感研究的热点之一。然而高光谱地物标签难以获取,包含噪音点等特征使得分类困难。基于不连续松弛和多分类器策略,本文提出了一种高光谱图像半监督分类方法,可以达到去噪和改善分类精度的目的。实验结果编码,在有限标记样本的情况下,所提出方法能够获得良好的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱图像 松弛策略 多分类器
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基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类 认领
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作者 赵春晖 李彤 冯收 《光子学报》 EI CAS 北大核心 2021年第3期148-158,共11页
针对常规的高光谱图像分类算法不能很好地解决不同图像中的频谱偏移的问题,提出了一种基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类算法,首先在源域中使用密集卷积进行深度特征学习,然后应用域自适应技术转移到目标域。目前的域自适应高光... 针对常规的高光谱图像分类算法不能很好地解决不同图像中的频谱偏移的问题,提出了一种基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类算法,首先在源域中使用密集卷积进行深度特征学习,然后应用域自适应技术转移到目标域。目前的域自适应高光谱图像分类框架中常用卷积神经网络进行特征学习,但是当深度增加时会出现因梯度消失而导致分类精度下降的情况,因此本文通过引入密集卷积进行深度特征学习,提高域自适应高光谱图像分类的精度。在Indiana高光谱数据集和Pavia高光谱数据集上验证所提算法的有效性,整体分类精度分别为61.06%和89.63%,与其他域自适应高光谱图像分类方法对比,所提方法具有更好的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 分类 密集卷积 域自适应 深度学习
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高光谱线性解混研究进展 认领
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作者 张帅洋 华文深 +2 位作者 应家驹 王强辉 冷睿 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第3期17-21,共5页
受高光谱遥感仪器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,高光谱图像中存在大量混合像元,成为阻碍高光谱遥感技术应用和发展的关键因素。高光谱混合像元分解技术已成为高光谱图像处理中的关键技术。系统地整理近年来高光谱解混的相关算法... 受高光谱遥感仪器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,高光谱图像中存在大量混合像元,成为阻碍高光谱遥感技术应用和发展的关键因素。高光谱混合像元分解技术已成为高光谱图像处理中的关键技术。系统地整理近年来高光谱解混的相关算法,从端元提取和丰度估计两个方面介绍高光谱解混的研究进展。对高光谱解混的相关算法进行分类总结,并对其原理和优缺点进行了对比分析。结合当前研究现状针对存在的问题做出了展望,指出今后可从模型共存、空谱结合、时效性以及工程实用化的角度对高光谱解混作进一步研究。 展开更多
关键词 高光谱图像 光谱解混 端元提取 丰度估计
文章速递基于多级交叉局部二值模式的高光谱图像分类 认领
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作者 王立国 张震 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期93-99,共7页
高光谱遥感图像的分类一直是比较活跃的研究领域,利用空间纹理特征辅助分类是其中的关键方向之一。针对传统局部二值模式仅考虑中心像元和邻域像元关系,及获得的纹理特征维度过高的问题,提出了利用多级交叉局部二值模式获取空间纹理特... 高光谱遥感图像的分类一直是比较活跃的研究领域,利用空间纹理特征辅助分类是其中的关键方向之一。针对传统局部二值模式仅考虑中心像元和邻域像元关系,及获得的纹理特征维度过高的问题,提出了利用多级交叉局部二值模式获取空间纹理特征辅助分类的方法。利用局部二值模式算子计算纹理特征时,考虑了邻域像元之间的关系,分别从水平垂直方向和对角方向计算编码值,利用不同尺度窗口生成统计直方图,将其组合获得空间纹理特征。实验表明,此方法能够在合适的维度下获取更有效的纹理特征,在辅助分类过程中进一步提高了分类性能。 展开更多
关键词 高光谱图像 纹理特征 局部二值模式 多级交叉
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文章速递基于多尺度LBP和复合核的高光谱图像分类方法 认领
18
作者 黄伟 黄遥 +1 位作者 牛继强 王华 《信阳师范学院学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第2期300-307,共8页
为了更好地利用高光谱图像的纹理特征信息,提出了一个基于多尺度LBP和复合核的高光谱图像分类方法.利用LBP的两个最佳尺度来提取高光谱图像的纹理特征,将得到的空间纹理信息输入高斯核函数中,得到两个空间核,与直接提取光谱信息得到的... 为了更好地利用高光谱图像的纹理特征信息,提出了一个基于多尺度LBP和复合核的高光谱图像分类方法.利用LBP的两个最佳尺度来提取高光谱图像的纹理特征,将得到的空间纹理信息输入高斯核函数中,得到两个空间核,与直接提取光谱信息得到的光谱核结合在一起组成一个复合核,将这个复合核输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类得到分类结果.结果表明,在Indian Pines和Pavia University这两个真实的数据集上分类精度分别达到0.9948和0.9918,明显优于其他同类杰出的高光谱图像分类方法. 展开更多
关键词 高光谱图像 多尺度LBP 复合核 支持向量机(SVM)
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基于Brovey算法的机械高光谱图像数据自动化融合技术 认领
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作者 朱城 苏前敏 《制造业自动化》 CSCD 2020年第7期135-138,147,共5页
针对机械设备高光谱图像自动融合过程中对于多光谱波段的光波分辨率较差,导致融合数据图像较为模糊的问题,提出基于Brovey算法的机械高光谱图像数据自动化融合技术。通过数据波段分析获取机械设备高光谱图像数据,根据滤波长度排列实现... 针对机械设备高光谱图像自动融合过程中对于多光谱波段的光波分辨率较差,导致融合数据图像较为模糊的问题,提出基于Brovey算法的机械高光谱图像数据自动化融合技术。通过数据波段分析获取机械设备高光谱图像数据,根据滤波长度排列实现数据收集收集及过滤;以得到的有效数据为基础,通过融合规则及图像波长中心点将数据数据重新组合,记录符合组合标准的数据。利用融合准则结合Brovey算法完成图像数据的融合,保留符合系统相似度标准的数据,实现数据精准自动化融合。实验结果表明,所提技术能够准确融合机械高光谱图像数据,实现机械高光谱图像的高清融合。 展开更多
关键词 Brovey算法 机械设备 高光谱图像 图像数据 自动化融合 融合方法 机械图像 图像融合
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结合地物类别和低秩特性的高光谱图像降噪 认领
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作者 黄冬梅 李永兰 +1 位作者 张明华 宋巍 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第12期270-278,共9页
针对现有方法不易确定划分高光谱图像子块的大小和个数,仅考虑子块内低秩性等不足,提出一种结合地物类别和低秩特性的高光谱图像降噪方法.根据地物数据先验知识的类别数,简单划分子块的个数,指定最优参数明确分块大小,再通过相同地物中... 针对现有方法不易确定划分高光谱图像子块的大小和个数,仅考虑子块内低秩性等不足,提出一种结合地物类别和低秩特性的高光谱图像降噪方法.根据地物数据先验知识的类别数,简单划分子块的个数,指定最优参数明确分块大小,再通过相同地物中像素空间和光谱的相关性定义同物空谱低秩特性,最后结合整幅高光谱图像的光谱低秩特性,并根据低秩矩阵恢复模型求解降噪图像.在Washington DC Mall和Indian Pines数据集上进行实验,结果表明:所提方法不仅对每一类地物噪声的降噪效果有所提高,而且针对更为严重的随机噪声和稀疏噪声的混合噪声,也能够达到更好的降噪效果. 展开更多
关键词 成像系统 高光谱图像 高光谱图像降噪 低秩恢复 地物类别 空谱相关性
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