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基于邻域重构模型的高分辨SAR图像精确配准(英文)被引量：1: 2010年; 合成孔径雷达(SAR)的成像过程使其高分辨图像的几何形变呈现局部性。针对高分辨SAR图像精确配准问题,本文提出一种基于邻域重构模型的局部转换函数.邻域重构模型首先采用重构系数刻画参考图像中每个像素点的几何位置;接着给出了一种重构控制点的选择标准使每个像素的配准误差达到最小;最后根据重构系数及控制点坐标对输入图像进行再抽样以实现配准。与经典分片线性映射相比,该模型从理论上给出了一种区域剖分准则:对于每个像素选取能使配准误差能达到最小的控制点作为重构控制点。对模拟数据和真实SAR图像进行了试验,结果表明,该模型能有效地提高配准精度。; 丁明涛田铮徐海霞; 关键词：合成孔径雷达(SAR)图像

热含量不变量的SAR图像点特征变化检测被引量：2: 2014年; 针对区域变化检测受分类器精度影响大、无法探测出内部细微变化这一问题,本文提出了基于热含量不变量的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像点特征变化检测.该方法利用热核特征,具有计算简便、矩阵扰动性小的特点,且有效地降低了噪声的干扰.由热核不变量的统计特性,采用期望极大化(Expectation maximization,EM)算法解决了SAR图像的自动变化检测.同时通过对权的讨论,给出了适用于SAR图像的权函数定义.对单波段单极化SAR与多极化SAR图像,本文算法相比于基于像素和似然比的方法,能够更快速更精确地检测到变化区域.; 罗湾林伟张红波; 关键词：SAR图像变化检测 EM算法

基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法被引量：13: 2012年; 针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对图像内具有相似结构的特征点易产生误匹配的现象,提出一种基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对,然后利用偏最小二乘方法对匹配后初始匹配点的空间分布信息进行重新描述,并通过定义影响函数,剔除影响程度大的特征点对,最后得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。; 延伟东田铮温金环潘璐璐; 关键词：偏最小二乘图像配准尺度不变特征变换

基于小波的非参数回归模型均值变点的Bootstrap监测被引量：2: 2014年; 本文首次考虑非参数回归模型均值函数结构变点的在线监测问题.首先对回归函数的局部线性估计值进行小波变换,基于得到的小波系数构造监测统计量,并在原假设和备择假设下推导出监测统计量的渐近分布;为提高监测效果,进一步构造了Bootstrap在线监测方法,定义了停时;模拟结果和实例分析显示该方法可以很好地监测到变点,并具有较短的检测延迟.; 齐培艳段西发田铮; 关键词：非参数回归模型小波变换 BOOTSTRAP

基于图谱理论的图像聚类数的确定及应用被引量：1: 2012年; 针对现有图像识别中聚类数的确定算法存在的精度问题,本文研究了用谱图理论来确定图像聚类数的方法,即图像中赋权图的Laplace矩阵的零特征值和图像聚类数之间的关系.通过从理想状况、分块状况到一般状况的赋权图的普拉斯矩阵的讨论,运用矩阵论知识推证了若图像的赋权图的Laplace如上三种情形,则图像的聚类数是其对应赋权图的Laplace矩阵零特征值的重数.实例分析讨论了赋权图参数,发现参数位于0.4至0.6时能获得高的估计精度.同时采用我们的方法得到的聚类数,比利用图谱中权矩阵1特征值的重数的方法精度更高.; 李旭林伟温金环史彩云; 关键词：图像谱图聚类数特征值

异方差非参数回归模型均值与方差变点的小波估计与应用被引量：9: 2013年; 金融市场中,受突发事件的影响反映资产平均收益的均值函数和反映资产收益波动的方差函数都有可能出现变点.本文讨论了均值和方差都存在变点的异方差非参数回归模型的变点估计问题.给出均值函数与方差函数的局部线性估计,利用函数小波系数的特性求得均值与方差变点位置的估计值并给出其收敛速度.在模拟实验中分析变点估计值的样本特性及均值变点估计与方差变点估计的相互影响.最后通过对两组股票数据的均值变点和方差变点进行估计,说明方法的有效性.; 齐培艳田铮段西发袁芳; 关键词：变点非参数回归模型小波估计收敛速度

基于贝叶斯学生t分布混合的稳健点集匹配: 2018年; 针对点集匹配中异常值的干扰问题,提出了一种基于贝叶斯学生t分布混合模型(SMM)的稳健仿射点集匹配方法。在贝叶斯框架下,该算法将点集匹配问题模型化为利用SMM进行概率密度估计的问题。通过引入模型参数的近似变分后验分布,目标函数转化为最大化完全数据对数似然的变分下界,利用变分贝叶斯期望最大化(VBEM)算法迭代估计模型参数的变分后验分布。对于学生t分布的自由度参数,通过最大化完全数据的对数似然进行迭代更新,并利用斯特林公式近似计算。通过模拟点集和光学遥感图像的配准实验,验证了该方法的有效性。; 杨丽娟田铮温金环延伟东; 关键词：遥感异常值稳健性

基于最小割的极化特征图像分割: 2010年; 针对极化合成孔径雷达(SAR)所固有的斑点噪声很难分割出精确结果的问题,提出了一种基于图论的极化SAR图像分割方法。该方法结合极化SAR的多个极化特征,用K均值聚类算法得到像素的初始标号,然后建立一个关于标号的能量函数并构造相应的网络,用最小割方法求取网络中全局能量函数的近似最优解,由此得到每个像素点的恰当标号,最终完成图像的准确分类。该方法与传统的分割方法相比,能够充分考虑极化SAR图像的全局信息和极化特征对图像进行精确的分割。实验结果证明,该算法具有较好的分割效果。; 史彩云林伟李旭温金环; 关键词：极化合成孔径雷达图像分割 K均值聚类算法能量函数

基于极化相似性特征的极化SAR图像的谱分类被引量：2: 2010年; 针对极化SAR图像分类存在的问题,提出了基于SAR目标的极化特征的二维谱聚类方法。该方法可以充分考虑目标的极化相似性特征,利用二维的谱聚类方法实现极化SAR图像的分类。它以两目标散射的极化相似性参数图像作为输入特征,用二维图权函数代替一维图权函数求权值,使采样点分类和特征矢量分类相一致,从而实现极化SAR图像的分类。实验结果表明,该方法具有更好的分类结果,明显优于K均值分类。; 李旭林伟史彩云温金环; 关键词：K均值算法采样

Point pattern matching based on kernel partial least squares: 2011年; Point pattern matching is an essential step in many image processing applications. This letter investigates the spectral approaches of point pattern matching, and presents a spectral feature matching algorithm based on kernel partial least squares （KPLS）. Given the feature points of two images, we define position similarity matrices for the reference and sensed images, and extract the pattern vectors from the matrices using KPLS, which indicate the geometric distribution and the inner relationships of the feature points. Feature points matching are done using the bipartite graph matching method. Experiments conducted on both synthetic and real-world data demonstrate the robustness and invariance of the algorithm.; 延伟东田铮潘璐璐温金环; 关键词：ALGORITHMS

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国家自然科学基金(60972150)

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