国家自然科学基金(61271302)
- 作品数：5 被引量：24H指数：3
- 相关作者：王爽焦李成滑文强侯彪靳少辉更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学西安理工大学西安科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于社交网络的定位软件的研究被引量：1
- 2015年
- 针对城市社区生活中无识路能力的弱势群体在走失后不能准确描述自己的具体位置,提出了基于社交网络平台的定位系统的总体方案,并设计了该系统的客户端软件和服务器端软件.该系统建立在Android平台上,利用社交网络的开放性、百度地图的定位功能和地图功能以及无线通信网络的便利,实现了跟踪并绘制无识路能力的老人、小孩或者其他弱势群体的运动轨迹,并引导其家人及时发现他们的行踪.经过一系列的测试后,表明该系统具有一定的实用性,可靠性比较高.
- 孙弋翟林静
- 关键词：ANDROID平台社交网络
- 基于矩阵对数累积量的极化合成孔径雷达数据去噪方法被引量：3
- 2014年
- 噪声抑制是极化合成孔径雷达(PolSAR)数据处理中的重要步骤,首次将矩阵的对数累积量应用于PolSAR去噪当中,由数据点的子视数据集计算滤波系数并结合非局部方法的思想实现了PolSAR的斑点噪声抑制。所用方法基于非局部策略选取同质区域,然后利用相干矩阵对数累积量计算得到的滤波系数进行加权滤波。该方法的优点在于同质区域选取和滤波系数的计算均是针对相干矩阵进行的,相对于仅使用主对角线上的元素或SPAN图像,其对极化数据的处理更具合理性。与其他PolSAR去噪算法的对比实验结果表明,该方法在有效平滑同质区域的同时,能够更好地保留地物结构、细节以及纹理信息,并能更好地保持数据的极化相关性。
- 刘坤马文萍刘红英王爽
- 关键词：极化合成孔径雷达相干斑噪声抑制梅林变换
- 基于半监督学习的SVM-Wishart极化SAR图像分类方法被引量：13
- 2015年
- 该文针对极化SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分类中的小样本问题,提出了一种新的半监督分类算法。考虑到极化SAR数据反映了地物的散射特性,该方法首先利用目标分解方法提取了多种极化散射特征;其次,在协同训练框架下结合SVM分类器构建了协同半监督模型,该模型可以同时利用有标记和无标记样本对极化SAR图像进行分类,从而在小样本时可以获得更好的分类精度;最后,为进一步改善分类结果,在协同训练分类完成后,该方法又利用Wishart分类器对分类结果进行修正。理论分析与实验表明,该算法在只有少量标记样本的情况下优于传统算法。
- 滑文强王爽侯彪
- 关键词：极化SAR地物分类半监督学习支持向量机
- 基于一般散射模型的Hybrid Freeman/Eigenvalue分解算法(英文)被引量：3
- 2015年
- 提出了一种新的基于一般散射模型的hybrid Freeman/eigenvalue分解算法,用于分析极化合成孔径雷达(PolS AR)数据。文中,单位矩阵作为体散射模型,相干矩阵的两个较大特征值对应的特征向量作为表面散射模型和二次散射模型,并且不需要反射对称条件。新算法有三个优点:第一,表面散射和二次散射不需要反射对称条件,更符合一般散射体的建模;第二,因为散射能量是相干矩阵特征值的线性组合,所以散射能量具有旋转不变性;第三,表面散射能量和二次散射能量避免了负值现象。在San Francisco地区的AIRSAR数据上进行了实验,证明了新算法的有效性。
- 张爽王爽焦李成陈博刘芳毛莎莎柯熙政
- 关键词：极化合成孔径雷达雷达极化HYBRID散射模型
- 采用流形近邻传播聚类的极化SAR图像分类被引量：4
- 2016年
- 针对传统近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法使用欧式距离构建相似度矩阵,不能有效描述极化SAR数据复杂分布的问题,本文提出一种新的基于联合流形距离的AP聚类算法(CMD-AP)用于极化SAR图像分类。首先将待分类极化SAR图像分割成若干超像素,在相应的极化特征基础上加入图像纹理特征,利用拉普拉斯特征映射算法对特征降维;然后结合相干矩阵Wishart流形和特征矢量欧式流形作为流形距离测度,构造相似性矩阵;最后利用上述相似性矩阵,采用AP聚类算法,对极化SAR图像进行分类。该算法充分考虑了极化SAR数据集潜在的流形结构,将联合的流形距离测度引入AP算法中。实验表明,本文算法提高了极化SAR图像的分类精度,具有更优的区域一致性和边缘保持效果。
- 刘璐靳少辉焦李成刘帅
- 关键词：图像分类极化合成孔径雷达流形学习近邻传播聚类
