刘丹凤
- 作品数：11 被引量：60H指数：5
- 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>>
- 高光谱图像的同步彩色动态显示
- 2014年
- 高光谱数据的CMF加权封装方法是目前由高光谱数据获取近真彩色图像的主要方法,同时也因其计算简便而受到广泛关注。针对CMF图像分辨率较低问题进行改进,加入时间维,采用位移循环加权方法,变静止图像为动态图像,建立了一种适用于高光谱图像的同步彩色动态显示模型,使观察者在相同观察时间内获得尽可能多的信息。实验表明,生成的图像不仅能够产生接近于真彩色的图像,而且使得不同地物呈现不同色彩和不同的色彩变化率,增强了视觉感官效果。同时该方法也满足计算简便这一设计目标,适用于对高光谱数据进行实时性观察。
- 刘丹凤王立国赵亮
- 关键词：遥感高光谱图像可视化彩色视觉动态显示
- 新型高光谱图像的超分辨率制图方法
- 2012年
- 由于高光谱图像的应用在很大程度上受限于其较低的空间分辨率,为此提出了一种结合支持向量机和小波变换的高光谱图像超分辨率制图方法.先对高光谱图像进行光谱解混得到分量图,然后对分量图进行一级小波分解.各局域窗内中心像元的3个高频系数与邻域像元低频系数之间的对应关系表示为训练样本,用于支持向量机的学习.训练好的模型用来对低分辨率图像即分量图进行超分辨率制图.实验表明,这种借助小波变换来获取训练样本的学习方法无需先验信息,相比采用BP神经网络学习的方法,支持向量机的超分辨率制图效果更佳.
- 王群明王立国刘丹凤王正艳
- 关键词：高光谱图像小波变换支持向量机
- 支持向量机在高光谱图像处理中的应用
- 高光谱遥感(Hyperspectral Remote Sensing)利用成像光谱仪以纳米级的光谱分辨率在几十乃至几百个波段同时对地表地物成像，实现了地物空间信息、光谱信息的同步获取，在相关领域中具有很高的应用价值和广阔...
- 王立国刘丹凤赵亮郝思源杨京辉
- SVM在高光谱图像处理中的应用综述被引量：25
- 2018年
- 高光谱遥感已经成为遥感领域的前沿技术,在军事以及国民经济中发挥着重要作用。支持向量机(support vector machine,SVM)在解决小样本、非线性和高维模式等问题中具有特有的优势,因而被广泛用于高光谱数据处理。在高光谱图像的波段选择、分类、端元选择、光谱解混及亚像元定位、异常检测等主要领域,SVM模型皆因其特性而表现出独特优势并已广泛应用。分析了高光谱图像特性,总结了当前各领域的发展现状及主要的处理方法,并对SVM方法在各领域中的应用及优势进行了阐述。
- 王立国赵亮刘丹凤
- 关键词：支持向量机端元选择异常检测
- 基于人工蜂群算法高光谱图像波段选择被引量：10
- 2015年
- 为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余、降低计算复杂度,提出一种基于人工蜂群算法的高光谱图像波段选择方法.首先,根据波段相关性矩阵对全波段进行预处理,获得相关性较小的波段子空间;然后,利用人工蜂群算法以最佳指数与JM距离的加权和为适应度函数在各子空间进行邻域搜索,不断更新至收敛为止,从而获得最优波段组合.最后,利用AVIRIS数据和ROSIS数据对提出的算法与基于蚁群,粒子群,拟态物理学算法的波段选择方法进行实验.仿真结果表明:基于人工蜂群算法的波段选择能够在保证良好收敛性的同时,大大降低计算花费,所获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度.
- 王立国赵亮刘丹凤
- 关键词：高光谱遥感波段选择人工蜂群算法
- 从端元选择到光谱解混的距离测算方法被引量：6
- 2010年
- 提出了基于支持向量机(SVM)的单纯形增长算法(SGA)新实现方法,该方法无需降维预处理,且采用低复杂度的距离尺度代替复杂的体积尺度;证明了线性SVM与传统线性光谱混合模型(LSMM)在光谱解混中的等效性,并探索了前者在信息的扩展利用和模型的非线性推广两方面的优势.实验结果表明,基于SVM的SGA实现方法在保证选择结果不变的前提下复杂度大大降低,SVM模型下解混精度明显提高.
- 王立国张晶刘丹凤王群明
- 关键词：高光谱图像端元选择支持向量机
- 基于改进三重训练算法的高光谱图像半监督分类被引量：8
- 2016年
- 高光谱数据维数高,有标签的样本数量少,给高光谱图像分类带来困难。本文针对传统三重训练(tri-training)算法在初始有标签样本数量较少的情况下分类器间差异性不足的问题提出了一种基于改进三重训练算法的半监督分类框架。该方法首先通过边缘采样策略(margin Sampling,MS)选取最富含信息量的无标签样本,然后在训练每个分类器之前通过差分进化算法(differential evolution,DE)利用所选取的无标签样本产生新的样本。这些新产生的样本将被标记并且加入训练样本集来帮助初始化分类器。实验结果表明,该方法不仅能够有效地利用无标签样本,而且在有标签数据很少的情况下能够有效地提高分类精度。
- 王立国杨月霜刘丹凤
- 关键词：高光谱图像半监督分类差分进化
- 高光谱数据三级彩色显示方法被引量：2
- 2012年
- 提出了一种高光谱数据彩色显示策略,可在宏观、局部和微观三个级别上对图像信息进行更加丰富准确的可视化表达。该策略通过以下三种方法实现:根据类别空间相关性来分配彩色标签的方法,能够生成具有更好的类间可分性的彩色图像;基于方向裂片纹理技术的高光谱数据显示方法,能够同时表示地物的空间信息和光谱信息,且生成的图像具有良好的特征独立性和视觉直观性;定序饼图显示方法,不仅能够准确显示混合像素成分,还具有更好的类别空间分布特性。实验表明,文中提出的方法可行、有效,且更加符合人类视觉特性和类别分布规律。
- 刘丹凤王立国
- 关键词：高光谱图像配色
- 基于最小二乘支持向量机的线性特征地物亚像元定位(英文)被引量：6
- 2012年
- BP神经网络已被证明能有效实现遥感图像的亚像元定位,但其训练时间较长,容易陷入局部最优且依赖于大量的训练样本。而在实际应用中,训练样本即先验信息较难获取。然而,建筑物及道路等地物具有规则的线性空间分布。针对这些线性特征地物,研究了一种训练样本的几何合成方法,消除对先验信息的依赖,并提出利用最小二乘支持向量机实现亚像元定位。实验表明,这种结合合成训练样本与最小二乘支持向量机的亚像元定位方法是合理可行的,且与BP神经网络实现方法相比,训练过程明显加快,定位精度更高。
- 王群明王立国刘丹凤王正艳
- 关键词：遥感图像最小二乘支持向量机
- 基于几何估计的光谱解混方法被引量：3
- 2013年
- 光谱解混是高光谱数据分析的重要技术之一.全约束(即非负性约束和归一化约束)最小二乘线性光谱混合模型(FCLS-LSMM)具有模型简单和物理意义明确等优点而得以广泛使用.然而,FCLS-LSMM的传统优化求解方法的迭代过程非常复杂.近年提出的几何方法为降低LSMM的求解复杂度提供了新思路,但是所获得的结果并非真正意义上的全约束最小二乘解.为此,建立了一种完全符合FCLS要求的LSMM几何求解方法,具有复杂度低和可以获得理论最优解等优点.实验表明了所提出方法的有效性.
- 王立国王群明刘丹凤吴永庆
