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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 281 毫秒

1.  基于FastICA的高光谱图像目标分割  
   粘永健 张志 王力宝 万建伟《光子学报》,2014年第39卷第6期
   针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.    

2.  基于流形学习和空间信息的改进N-FINDR端元提取算法  
   唐晓燕  高昆  倪国强  朱振宇  程颢波《光谱学与光谱分析》,2013年第33卷第9期
   光谱端元提取是对高光谱数据进一步分析的重要前提。由于双向反射分布函数(BRDF),像元内的多重散射和亚像元成分的异质性等因素,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取的端元精度不高。在光谱非线性混合的基础上,提出一种将流形学习与空间信息结合的改进N-FINDR端元提取算法。首先通过自适应的局部切空间排列算法寻找嵌入在高维非线性数据空间的本质的低维结构,将原始高光谱数据非线性降维到低维空间。接着利用地物分布具有连续性的特点,通过增大空间同质区域的像元的权重进行空间预处理。最后通过寻找最大单形体体积进行端元提取。提出算法很好的解决了高光谱遥感数据非线性结构,并利用了空间信息,提高了端元提取的精度。模拟数据实验和真实高光谱遥感数据实验结果均表明,采用该算法得到的结果优于顶点成分分析(VCA)算法、基于测地线距离的最大单形体体积(GSVM)算法和空间预处理的N-FINDR(SPPNFINDR)算法。    

3.  基于独立分量分析的高光谱图像压缩  被引次数:9
   苏令华  衣同胜  万建伟《光子学报》,2008年第37卷第5期
   在对原始数据进行虚拟维数估计的基础上,提出了一种基于最大距离端元提取+独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的高光谱图像有损压缩方案.该方案首先应用最大距离端元抽取法提取高光谱数据各端元矢量,然后用快速独立分量分析生成独立分量,最后使用2维分层树集合分裂(Set Partitioning In Hierarchical Trees,SPIHT)算法对各独立分量图进行编码.计算机仿真结果证明,该算法在取得高压缩率的同时,能很好地保持数据的谱特征,是一种高效的三维数据压缩方法.    

4.  基于光谱分类的端元提取算法研究  被引次数:2
   Gao XH  Xiangli B  Wei RY  Lü QB  Wei JX《光谱学与光谱分析》,2011年第31卷第7期
   目前成熟的端元提取算法是基于单形体几何学的像元纯度指数(PPO)算法,N-FINDR,VCA等算法.这些算法从图像所有像元中提取纯光谱,具有提取速度慢、精度不高的缺点;部分算法需要进行光谱降维,不利于小目标信息的提取.该文提出先利用基于空间特征的光谱分类算法进行分类,将格个图像划分成空间相邻、光谱相似的若干类,每一类的均值光谱作为标准光谱,从所有类别的标准光谱中提取纯光谱,使得运算量明显减少,并且降低了噪声对算法的影响,极大的提高了端元提取的速度和精度.同时采用基于光谱冗余的端元提取算法进行端元提取,不需要预先设定端元数目,相对于PPI,N-FINDR等算法,该算法更具合理性.将该算法处理结果与ENVI中的SMACC算法处理结果进行比较,表明该算法具有端元提取准确,空间连续性好,抗噪能力强等特点.    

5.  基于最大整体包容度约束非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分析算法  
   王瀛  何欣  左方《光子学报》,2018年第3期
   针对高光谱遥感图像中存在高度混合无纯像元的现象,提出了端元整体包容度约束,并将其加入非负矩阵分解的目标函数.在满足端元非负性与和为一约束的同时,利用数据在特征空间的几何特性,要求端元构成的单形体所容纳的像元尽可能多.该算法不需对原始数据降维,不损害数据的物理意义,在迭代过程中使用乘性规则,避免了传统梯度优化过程中常见的整体步长难以控制现象.对模拟图像和真实图像进行实验评测并比较了提取端元精准度、鲁棒性以及执行效率,结果表明,本文算法可有效分析高光谱遥感图像混合像元.    

6.  基于独立成分分析的高光谱图像异常检测  
   何元磊  刘代志  易世华  黄世奇《光学技术》,2011年第37卷第2期
   针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,提出了一种基于独立成分分析(ICA)的异常探测算法。首先估计原始数据的虚拟维(VD)以确定要分离的独立成分个数,在此基础上进行快速独立成分分析(FastICA),然后基于平均局部奇异度选择含异常信息较多的独立成分,最后使用丰度量化算法得到异常目标的丰度图像。为了验证算法的有效性,对由AVIRIS获取的真实高光谱图像进行了异常检测实验,并与经典RX算法和LPD算法的检测结果进行了比较。结果表明,基于ICA的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低。    

7.  基于递归高阶统计和改进分水岭算法的运动对象分割  
   王圣男  蒋刚毅  郁梅  朱仲杰《宁波大学学报(理工版)》,2003年第16卷第2期
   提出了基于递归高阶统计和改进分水岭算法的视频图像序列中的运动目标分割算法.该算法首先利用递归高阶统计及多帧运动信息估计出图像序列中的运动区域,而后用一种改进的分水岭算法对提取出的区域进行空域分割,进而提取出视频图像序列中运动目标.实验结果表明所提出的算法能有效地提取出运动目标.    

8.  基于核独立成分分析的人脸识别  被引次数:1
   张燕昆  刘重庆《光学技术》,2004年第30卷第5期
   研究一种基于核独立成分分析的人脸识别方法。利用支持向量机的核函数思想,将原始人脸图像向量映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行独立成分分析(ICA),提取非线性独立成分作为特征向量进行分类识别。实验结果表明该方法要比常规的基于ICA和PCA的人脸识别算法的识别率要高。    

9.  高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法  被引次数:6
   寻丽娜  方勇华  李新《光学学报》,2007年第27卷第7期
   针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达到比较好的目标探测效果,对RX算法检测效果不太理想的小目标也能准确识别。    

10.  基于改进的两维Otsu管道红外图像高温区域分割研究(英文)  
   邵磊  张一鸣  李季  刘宏利  陈小奇  于晓《光谱学与光谱分析》,2019年第5期
   石化管道通常可分为常温区域和高温区域两部分。高温区域的存在影响着整个系统的安全运行,热量的散失将会引起资源的浪费及环境的污染等一系列问题。红外光谱图像能够较好地描述石化管道的高温区域,但是如何从中提取高温区域是红外光谱图像处理的一类难题。为实现从红外图像中,将高温区域准确快速分割出来的目的,基于经典的一维Otsu算法提出一种改进的二维多阈值自动获取方法。该算法首先对管道红外图像进行经典单阈值分割,将图像划分为背景和管道两部分。然后基于管道图像区域,以管道灰度图像与平均值图像作为图像二维,对目标图像进行二维双阈值分割,最终将较大的阈值作为划分管道常温区域与高温区域的分割点。将本算法对不同的管线进行多次试验分析,结果表明,采用改进的二维Otsu多阈值算法能够更加清晰的将管道从复杂背景中提取出来,并在此基础上把高温区域更精确的分割。    

11.  基于投影寻踪的高光谱典型目标识别算法  
   夏鲁瑞  赵继广  孙洁  陈杭《光学与光电技术》,2013年第11卷第3期
   针对典型目标识别问题,提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法。先对高光谱图像进行最小噪声分离变换,计算出本征维度,同时对图像去噪,然后采用信息散度作为投影指标,对投影指标值自适应分割,得到所要提取的波谱曲线,最后用光谱角匹配识别出目标及其位置。高光谱图像验证结果表明,该方法有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地提取端元并识别出目标。    

12.  高光谱遥感图像光谱解混的独立成分分析技术  被引次数:1
   罗文斐  钟亮  张兵  高连如《光谱学与光谱分析》,2010年第30卷第6期
   高光谱遥感在对地球陆地、海洋、大气的观测中发挥着重要作用,高光谱遥感图像分析的关键是提取像元光谱内部各物质成分及其含量,即光谱解混.独立成分分析提供了一种先进的技术手段,在很少先验知识的前提下,实现端元(物质成分)光谱及其丰度(含量)的同时提取.但丰度约束破坏了各成分独立的前提条件,导致了独立成分分析的局限性.针对这一问题,提出了丰度约束下总体相关性最小化的解决方案,并指出总体相关性最小化下的理想角度,通过设计角度修正的独立成分分析算法把各成分调整到理想角度上.利用模拟数据与真实数据算法进行检验,结果表明:经过角度修正后,独立成分分析突破了原有的局限性,有助于进一步提高独立成分分析技术在光谱分析中的有效性.    

13.  基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法  
   王殿伟  韩鹏飞  范九伦  刘颖  许志杰  王晶《物理学报》,2018年第67卷第21期
   为解决多谱段降质图像增强问题,提出了一种基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法.首先对图像饱和度使用自适应非线性拉伸函数进行拉伸,使增强后的图像色彩更加饱和、自然;接下来利用引导滤波算法提取出图像的光照分量,提出了一种基于细节特征的加权融合策略,利用光照分布特性构造了一种自适应Gamma校正函数对光照分量进行处理,并将其与利用对比度受限的自适应直方图均衡化方法处理后的光照分量以及原始光照分量进行融合;然后在反射分量校正时,构造了一种形态学操作函数来校正反射信息;最后合并光照分量和反射分量,并与处理后的饱和度分量和色调分量一起得到增强图像.采用主客观评价指标对可见光低照度图像、水下图像、高动态范围图像、沙尘暴图像、雾天图像和热红外图像6种降质多谱段图像实验结果进行分析比较,结果表明本文算法能够有效地抑制图像噪声、增强图像细节信息、改善图像视觉效果,可应用于多种图像增强领域.    

14.  端元提取技术在高光谱图像压缩中的应用  被引次数:3
   张立燕  谌德荣  陶鹏《光谱学与光谱分析》,2008年第28卷第7期
   高光谱图像海量数据如何实现大比例有效压缩是限制其应用的主要问题之一,而现有有损压缩方法存在大压缩比与光谱特性信息准确保留的矛盾,即使现有最优有损压缩方法也不能够得到令人满意的结果。文章基于混合像元分解的思想提出基于端元提取技术的数据有损压缩方法来解决该矛盾,首先用顶点成分分析(VCA)方法提取场景中地物的端元光谱,根据各端元与观测像元之间的光谱间余弦角相似性度量方法估计各端元的丰度,接着对端元光谱及丰度数据进行无损压缩,最后利用JPEG2000有损压缩方法对高光谱图像的所有单波段图像进行空间维大比例有损压缩。AVIRIS高光谱图像的仿真结果表明,压缩比得到大幅度提高,光谱信息得到有效恢复。在实现压缩比为50∶1时,大部分像元的光谱角误差在2%左右。    

15.  高光谱遥感分区混合端元提取计算海洋溢油覆盖度  
   韩仲志  王轩慧  时鸿涛  万剑华《光谱学与光谱分析》,2019年第5期
   溢油覆盖度的估测是海洋溢油探测与灾害评估的重要内容,受航空航天传感器地面分辨率的限制,准确探测溢油覆盖度比较困难。在海洋风浪及破碎波作用下,溢油往往呈条带状分布。获取的高光谱数据中存在大量的油、水混合像元;传统图像分割方式计算溢油面积存在偏差,且受传感器角度、高度等影响,光谱变异明显,传统端元提取方法很难找到纯像元光谱。提出了一种通过分区混合端元计算海洋溢油覆盖度的探测方法。首先对影像进行分区并使用N-FINDR算法进行端元预选;然后再利用独立分量分析(ICA)方法进行端元精选,按照负熵最大输出得到候选端元,并将地面同步参考光谱作为约束引入相似性溢油端元识别;最后基于非负矩阵分解方法(NMF)求取端元丰度,通过太阳耀斑区的修正,得到真实的溢油覆盖度。分区混合端元的提取较好的解决了全局端元变异及环境适应性差的问题,使精选后的端元具有更好的环境鲁棒性。为更好地衡量该算法精度,采用仿真数据与真实高光谱影像数据相结合进行实验验证。仿真实验中,人工设定溢油丰度,使用均方根误差(RMSE)和丰度估计误差对比评估估计丰度与设定丰度之间的差别,并设计了算法适应性和抗噪实验。结果表明采用MNF和ICA两种高光谱压缩方法,丰度估计误差均低于3%,重构图像的最小均方根误差RMSE最高为0.030 6,且具有较好的抗噪能力,验证了该算法的有效性。真实实验中,使用2011年山东长岛溢油8景机载高光谱影像数据为真实测试数据,由于真实遥感数据往往缺失地面同步丰度数据,导致对算法精度进行评价比较困难,使用仿真数据交互验证与目视解译数据相结合的方法进行精度评价,通过耀斑区修正后估测的机载高光谱成像总的溢油覆盖面积为1.17 km~2,溢油覆盖度为22.85%,与现场人工估测面积偏差为2.15%,明显高于传统方法。受海洋破碎波、光谱变异性影响,和航空航天遥感器地面分辨率的限制,海洋溢油遥感中单个像元进行丰度解析是一个难题。基于亚像元丰度分解思想,讨论了海洋溢油覆盖度的问题,提出一种较为完善的海洋溢油覆盖度的计算办法,通过仿真数据和实际的高光谱溢油数据进行了方法的验证,实现了较为客观的自动化溢油覆盖度(丰度)探测方法,可以较为准确的估测海洋溢油的覆盖度,对溢油遥感面积的业务化探测具有积极意义。    

16.  X光图像中缺陷的自动提取方法研究  被引次数:3
   周贤  刘义伦《光学学报》,2006年第26卷第7期
   针对炭素制品X光图像的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了基于迭代的阈值构造方法和基于数学形态学的边缘提取算法。为快速准确地提取缺陷,设计了目标边界提取算法和基于小波变换的图像增强算法,实现了原始图像中目标区域的增强及其背景的去除。在此基础上,为排除噪声干扰的影响,采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法从目标区域中提取出缺陷区域,并在迭代阈值分割的基础上,利用基于数学形态学的边缘提取算法提取了缺陷的边缘。实验结果表明,该法很好地实现了缺陷区域及其边缘的自动提取,且受噪声影响很小,为进一步的缺陷特征参量的提取与选择奠定了良好的基础。    

17.  基于均值漂移和模糊积分融合的高光谱图像分割  
   王凯  赵永强  程咏梅  魏坤《光子学报》,2010年第39卷第1期
   针对高光谱图像的特殊性,给出了一种基于均值漂移和模糊积分融合的高光谱图像分割算法:首先依据高光谱图像各波段间高度的相关性将其分为若干组,再通过主成分分析对各波段子集进行降维;在此基础上,采用均值漂移算法计算各波段子集图像的聚类中心进而实现分割;最后,利用模糊积分融合各波段子集的分割结果。仿真结果证明了算法的有效性。    

18.  一种稀疏约束的图正则化非负矩阵光谱解混方法  
   甘玉泉  刘伟华  冯向朋  于涛  胡炳樑  汶德胜《光谱学与光谱分析》,2019年第4期
   由于受到高光谱遥感图像传感器平台的限制,图像的空间分辨率受到一定影响,这导致高光谱遥感图像的像元通常是多种地物的混合,也叫做混合像元。混合像元的存在制约了高光谱遥感图像的准确分析和应用领域。采用高光谱解混技术可将混合像元分解为纯净的物质光谱(Endmember,端元)和每种物质光谱所对应的混合比例(Abundance,丰度),为获取更多更精细的光谱提供了可能。这对高精度的地物分类识别、目标检测和定量遥感分析等研究领域具有重要的意义。因此,解混技术成为高光谱遥感图像领域的一个研究热点。基于线性光谱混合模型(linear spectral mixing model, LMM),提出了一种端元丰度联合稀疏约束的图正则化非负矩阵分解(endmember and abundance sparse constrained graph regularized nonnegative matrix factorization, EAGLNMF)算法。该算法通过研究基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF)的方法,结合图正则化理论来考虑高光谱数据内部的几何结构,将端元光谱稀疏约束和丰度稀疏约束应用于其中,从而能够对高光谱数据的内部流形结构进行更为有效的表达。首先,构造了EAGLNMF算法的损失函数,采用VCA-FCLS方法进行初始化,然后,设定相关参数,包括图正则化权重矩阵参数、端元光谱稀疏约束因子和丰度矩阵稀疏约束因子,最后,通过推导得到了端元矩阵与丰度矩阵的迭代公式,并且设置了迭代停止条件。该方法不受图像中是否有纯像元的限制。实际上,在现行高光谱遥感传感器平台情况下,高光谱遥感图像中几乎不存在纯像元,因此, EAGLNMF方法为高光谱遥感图像的实际应用提供了一种思路。采用合成的高光谱数据,构造了4个实验来分析该方法的可行性和有效性,实验将该算法与VCA-FCLS,标准NMF及GLNMF等经典的解混算法进行比较,通过光谱角距离(spectral angle distance, SAD)和丰度角距离(abundance angle distance, AAD)这两个度量标准来进行比较。实验1是总体分析实验。在固定的信噪比和固定端元数目的情况下,用以上三种经典方法与EAGLNMF同时进行解混。实验2是SNR影响分析实验。在固定端元数目和不同信噪比的情况下,用这四种方法进行解混。实验3端元数目分析实验。在固定信噪比和不同端元数目的情况下,用四种方法进行解混,并且将结果进行对比。实验结果发现提出的EAGLNMF方法在提取端元精度和估计丰度精度上都更为准确。同时,实验4是稀疏因子分析实验。对端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子进行分析,实验结果表明引入的端元稀疏约束对于解混结果也具有较好的影响,并且端元稀疏约束和丰度稀疏约束之间的影响因子也对解混结果具有一定影响。最后,将该算法应用于AVIRIS所采集的真实高光谱图像数据,将其解混结果与美国地质勘探局光谱库中光谱进行匹配对比,其提取的平均端元精度相比于其他三种方法要稍好。    

19.  基于PCA的彩色印刷图像色彩分割算法  
   郭健  李向阳  哀薇《应用声学》,2016年第24卷第3期
   针对彩色图像的印刷过程中,原图像的色彩分割问题,提出了基于PCA(主成分分析)并结合其它典型彩色图像分割方法的新分割算法。该算法首先利用PCA算法把图像分解为主特征分量和残特征分量两分量图;然后采用二次分水岭算法对残特征分量图进行分割;利用K-Means算法对主特征分量图进行聚类初分割,接着对聚类初分割后的图像进行相似色彩区域融合;最后把分割后的两分量图的进行融合,得到最终的分割结果图。该算法可以应用于彩色印刷图像的色彩自动分割和彩色印刷过程的自动色彩控制中。    

20.  室内惯性/视觉组合导航地面图像分割算法  
   汪剑鸣  王曦  王胜蓓  李士心  冷宇《中国惯性技术学报》,2011年第5期
   导航技术是机器人实现自主移动的关键技术之一。针对惯性导航创建全局导航地图困难等问题,提出一种新的惯性/视觉组合导航室内全局地图创建方法。规定机器人只能在地面区域中移动,并利用室内俯视图像建立全局地图,提出一种俯视图像地面区域的自动分割算法。首先,利用主元分析算法对图像的局部颜色特征进行降维;其次,利用聚类算法对地面区域进行自动分割;最后,建立了室内俯视图像数据库并对算法的性能进行了验证。由于第四组图像中包含反光区域,算法的分割结果较差,平均正确分辨率为75%。算法在其他各组的平均正确分割率为85%左右。为提高算法的性能,可在应用本算法前利用反光区域检测算法对图像进行预处理。    

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