西北工业大学基础研究基金(JC201053)
- 作品数：8 被引量：31H指数：4
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- 基于线特征直方图的SAR图像预匹配算法被引量：4
- 2013年
- 同一场景下的合成孔径雷达(SAR图像)的灰度特性由于相关噪声的影响及成像条件不同,可能存在很大差异,使得直接运用基于特征的图像匹配方法难于实现SAR图像高精度的配准。针对此问题,提出了一种SAR图像的预匹配方法,即运用占优的线特征信息,通过统计分析寻找出待匹配图像的角度和尺度变化,实现图像的预匹配。实验结果表明,该算法可以有效、精确地寻找出图像前后的角度和尺度变化。进而相比于传统直接基于特征配准图像的方法,经该算法预匹配处理后的图像再基于特征匹配时,其配准精度和效率都有很大的提高。
- 张慧慧林伟吕全义
- 关键词：SAR图像直方图
- 采用热核特征的SAR图像目标识别被引量：5
- 2014年
- 为了解决SAR图像受相干斑噪声干扰和震后发生形变而识别率偏低的问题,提出了一种新的仿射、形变不变特征-热核特征,并将该特征用于SAR图像目标识别。首先采用推广的核模糊C-均值方法分割SAR图像,提取SAR图像目标形状;接着对目标形状进行Delaunay三角剖分,采用余切权重法对Laplace-Beltrami Operator离散化,通过离散化Laplace-Beltrami Operator特征值、特征向量求每一点热核特征;然后采用谱距离公式对点点间热核距离计算,转化为距离分布表示目标形状的热核特征;最后采用L1相似性准则对图像进行相似性度量,得到识别结果。实验表明:与经典的Hu不变矩方法相比,对于仿射变换和发生形变的SAR图像,该方法都具有更高的识别率。因此,基于热核特征的SAR图像识别方法是一种更加有效的识别方法。
- 杨绪峰林伟延伟东温金环
- 关键词：目标识别SAR图像热核
- 基于近邻保留PNMF特征提取的高光谱图像分类被引量：2
- 2012年
- 通过对投影非负矩阵分解(PNMF)增加近邻保留假设,提出了一种新的高光谱图像线性特征提取方法———近邻保留投影非负矩阵分解(NPPNMF)。NPPNMF保留了高光谱数据在低维特征空间中的局部几何结构,克服了PNMF基于Euclidean的缺点。根据在构造k近邻图时是否使用训练样本的类标签信息决定了NPPNMF既可以是无监督的特征提取方法,也可以是有监督的特征提取方法,从而提高了PNMF算法的鉴别力。理论证明和高光谱图像数据的分类结果表明了该方法的有效性及应用潜力。
- 温金环田铮林伟周敏延伟东
- 关键词：高光谱图像分类特征提取降维
- 基于监督局部线性嵌入特征提取的高光谱图像分类被引量：2
- 2011年
- 高光谱图像的数据维数高、数据量大、数据间高度冗余等特点给图像分类带来困难,为进行有效降维、提高分类精度,提出了一种监督局部线性嵌入(SLLE)非线性流形学习特征提取方法。SLLE算法根据数据先验类标签信息所给出的新距离寻找数据点的k最近邻(NN),新距离使得类内距离小于类间距离,这使得SLLE算法更有利于分类。高光谱图像数据和UCI数据的分类结果表明了该方法的有效性。
- 温金环田铮林伟周敏延伟东
- 关键词：特征提取降维流形学习高光谱图像分类
- 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
- 基于局部保持线性判别嵌入特征提取的光谱图像分类被引量：1
- 2013年
- 针对难于获得足够多的高光谱图像训练样本的问题,基于流形学习标准、Fisher标准和最大边缘标准,提出了一种适用于高光谱图像小样本问题的局部保持线性判别嵌入(LPLDE)监督线性流形学习特征提取方法。LPLDE方法利用类内近邻图和类间近邻图描述类内的紧性和类间的可分性,有效地避免了因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题,具有更好的判别性能,更适合于分类问题。高光谱数据的实验结果表明了该方法的有效性。
- 温金环田铮赵永强延伟东
- 关键词：特征提取降维流形学习小样本问题高光谱图像分类
- 基于仿射不变SIFT特征的SAR图像配准被引量：13
- 2010年
- 针对SAR(Synthetic Aperture Radar)图像全自动配准问题,本文提出一种基于仿射不变SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的精确配准方法。该方法首先对传统SIFT方法改进构建具有仿射不变性的SIFT描述子,并利用该描述子对提取的控制点进行粗匹配,然后由粗匹配点对的尺度比和方位差及其邻域的灰度相似性构建新的相似矩阵,最后利用SVD(Singular Value Decomposition)方法确定精确匹配点对,求出变换参数从而实现图像的精确配准。实验结果表明该方法优于传统的SIFT方法和SIFT+SVD方法并且可以达到亚像素的配准精度。
- 刘向增田铮温金环武建明张朝阳
- 关键词：SIFTSAR图像配准SVD相似矩阵
- 基于区域热核不变量的SAR图像变化检测被引量：4
- 2011年
- 快速精确地检测SAR图像的变化是SAR应用亟待解决的问题。针对这一问题,提出了基于区域热核不变量的SAR图像变化检测方法。该方法利用图上热核的特征,可以充分发挥图谱理论的优点,且计算简便、矩阵的扰动性小。通过模拟分析研究了热核的特征,并应用于实际SAR图像的变化检测。实验结果表明该方法可以快速精确地检测到变化区域,且其变化检测的精度要优于区域似然比检测方法。
- 罗湾林伟温金环
- 关键词：SAR图像变化检测似然比
