齐滨
- 作品数：11 被引量：67H指数：4
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种光谱相似度量的高光谱图像异常检测算法
- 针对传统异常检测算法需要建立在一定的假设模型下,提出了一种新的高光谱图像异常检测算法.该算法无需假设背景模型,首先运用迭代误差分析方法对高光谱图像数据进行处理,得到高光谱图像数据的异常端元.然后以选取出来的端元为参考,对...
- 王玉磊赵春晖齐滨
- 关键词：高光谱图像异常检测相似度量
- 文献传递
- 基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类被引量：4
- 2013年
- 高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。
- 齐滨赵春晖王玉磊
- 关键词：高光谱图像分类支持向量机相关向量机
- 简析高光谱图像解混技术及算法被引量：2
- 2012年
- 混合像元的存在影响了高光谱图像应用精度的提高,对解决问题的研究已经成为高光谱图像研究领域的一个热点。首先,对混合像元产生的原因进行了分析;然后,对高光谱图像解混涉及的线性混合模型、端元提取和混合像元分解等三个方面的内容进行了详细论述,对现有的各类端元提取算法和混合像元分解算法进行了分析和对比,比较了各算法的优缺点;最后,对高光谱图像解混技术和算法的发展进行了展望。
- 成宝芝张丽丽齐滨
- 关键词：端元提取混合像元分解
- 基于模糊核加权C-均值聚类的高光谱图像分类被引量：19
- 2012年
- 高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类结果。另外,模糊C-均值聚类算法在计算聚类中心时,仅使用了各样本对聚类中心的隶属度,忽略了样本之间固有存在的空间分布特征。为此提出了模糊核加权C-均值聚类算法,在计算模糊核聚类中心时,根据样本的空间分布特征,为每个样本分配不同的权值,使得每个核聚类中心随着样本的不同而各有不同。标准数据和实际高光谱数据的实验结果均表明,相比较传统模糊C-均值均聚类算法,模糊核加权C-均值聚类算法在总体分类精度上有较大的提高。
- 赵春晖齐滨
- 关键词：聚类分析
- 基于SVM和RVM的高光谱图像分类
- 高光谱图像较高的光谱分辨率极大地突出了地物的光谱属性信息,使得地物的精确分类成为可能.支持向量机(SVM)是建立在结构风险最小化和VC维理论基础上,在模型复杂度与系统学习能力之间寻求最佳折中,在解决非线性高维模式识别中表...
- 齐滨赵春晖王玉磊
- 关键词：高光谱图像图像分类相关向量机
- 文献传递
- 基于光谱相似度量的高光谱图像异常检测算法被引量：4
- 2013年
- 针对传统异常检测算法需要建立在一定的假设模型下,提出了一种新的高光谱图像异常检测算法。该算法无需假设背景模型,首先运用迭代误差分析方法对高光谱图像数据进行处理,得到高光谱图像数据的异常端元。然后以选取出的端元为参考,对高光谱数据进行相似度量,通过计算与参考端元的核光谱角余弦,找到与异常端元相似的光谱向量,得到异常检测结果。仿真实验结果表明,该算法能够准确的检测出异常目标,并且具有运算时间短、效率高的特点。
- 王玉磊赵春晖齐滨
- 关键词：异常检测相似度量核方法
- 一种改进的OMP高光谱稀疏解混算法被引量：3
- 2015年
- 正交匹配追踪算法是稀疏求解中常用的方法,用于噪声影响下的高光谱数据稀疏解混时,其解混效果不理想.针对这一问题,提出了全约束DOMP算法.通过引入广义Dice系数代替内积作为匹配度量准则,更充分地利用了光谱信息,提高了算法的抗噪能力.同时,为了满足丰度的"非负"及"和为1"的性质,对丰度系数进行了全约束,进一步改善了解混效果.模拟及真实数据仿真结果显示,改进算法明显提高了解混精确度,验证了算法的有效性.
- 赵春晖肖健钰齐滨
- 关键词：高光谱图像正交匹配追踪
- 基于改进型相关向量机的高光谱图像分类被引量：15
- 2012年
- 相关向量机(RVM)高光谱图像分类算法是一种基于贝叶斯概率模型的监督机器学习算法,其分类精度较高、测试时间较短。然而算法本身存在训练时间随着训练样本增加直线上升、分类效率整体降低等问题。针对这种情况,提出一种基于改进型相关向量机(VRVM)的高光谱图像分类算法。本算法在传统概率模型中引入一个新的分布,使得计算复杂度较高的积分运算可近似地拆分成两个较为简单的对数和形式。实验结果表明,VRVM高光谱图像分类算法的总体分类精度和相关向量的数量与RVM基本相同,但训练时间随样本数的增加有明显的减少。
- 赵春晖齐滨张燚
- 关键词：遥感高光谱图像相关向量机
- 高光谱图像半监督局部稀疏嵌入降维算法被引量：2
- 2014年
- 针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入(SELSE)算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.
- 赵春晖崔晓辰齐滨
- 关键词：高光谱图像谱图理论
- 一种改进的N-FINDR高光谱端元提取算法被引量：9
- 2012年
- 光谱端元提取是对高光谱数据进一步分析的重要前提。在各种端元提取算法中,N-FINDR算法因其全自动和选择效果较好等优点受到了广泛的关注。然而样本的排序对该算法的端元提取会造成一定影响,并且传统N-FINDR算法需要根据端元的个数进行降维处理,从而限制了该算法的应用。实际高光谱数据中存在的同一地物在高维空间中非紧密团聚现象也对端元提取增加了难度。为此该文提出改进的算法停机准则和数据特征预处理方法,并使用支持向量机对提取到的端元进行二次提取。实验结果表明,改进的停机准则进一步增加了由端元向量组组成的凸体体积。数据特征预处理和基于支持向量机的二次端元提取分别提升了数据的可分性和提取到端元的精度。
- 赵春晖齐滨王玉磊
- 关键词：图像处理支持向量机
