赵亮
- 作品数：10 被引量：51H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：国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 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
- 基于改进K_Medoids算法的高光谱图像聚类被引量：2
- 2018年
- 为了解决在复杂的、数据量庞大的高光谱图像中汇集出参考价值较高的聚类组合问题,本文提出一种基于流形的K_Medoids改进算法并应用于高光谱图像的聚类实践中。该算法应用改进的Canopy算法进行初值选定,通过基于流形的测地距离所生成的像元距离矩阵来完成K_Medoids算法的聚类过程。该算法对传统聚类算法所具有的一些难以解决的弊端起到良好的抑制作用。利用AVIRIS图像对该算法进行验证,实验结果表明:与传统方法相比,该算法在类内距离、类间距离、Jaccard系数、Rand系数,以及聚类图像的直观对比五个评价标准下能够取得比传统方法更好的效果。
- 王立国马赫男赵亮石瑶
- 关键词：测地距离聚类
- 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：24
- 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
- 结合波段选择的差分进化高光谱图像分类被引量：1
- 2019年
- 高光谱图像具有数据维数高、有标签样本少的特点,影响了现有分类方法的效果。针对这一情况,提出一种结合波段选择的半监督分类算法。该算法首先通过波段选择方法,去除高光谱图像中的冗余信息,进而降低复杂度和提高泛化能力;然后通过差分进化算法交叉变异无标记样本,选取置信度高的样本扩充入标记样本群以提高分类精度。实验结果表明,该算法能够有效地提升在标记样本有限的情况下分类器的分类精度与分类速度。
- 田洪晨王立国赵亮陈春雨
- 关键词：高光谱图像分类半监督分类波段选择差分进化遗传算法支持向量机
- 最小二乘支持向量机的两点改进被引量：1
- 2015年
- 最小二乘支持向量机以其较好的性能得到了广泛应用,但仍存在2点不足:一方面,最小二乘支持向量机将所有训练样本都作为支持向量参与未知样本的分类,导致该算法在泛化过程中处理速度较慢;另一方面,最小二乘支持向量机主要利用光谱数据进行训练和分类,忽略了对地物空间信息的挖掘,影响了分类精度。为此,提出一种基于库伦引力模型的样本缩减策略,在此基础上将分类结果与基于空间信息的分类器相融合,由此产生的新分类器可以有效解决以上两方面的问题。实验表明了新分类模型在分类精度与速度方面的优势。
- 王立国赵亮石瑶路婷婷
- 关键词：支持向量机马尔科夫随机场空间信息
- 高光谱图像子空间的波段选择被引量：9
- 2019年
- 为降低高光谱遥感数据光谱空间的冗余度,提出一种快速的波段选择方法。该方法在波段子空间下进行,依次选择各子空间中方差最大的波段作为初始波段,设定目标函数,然后逐子空间替换波段使得目标性能更加优化,直至没有替换可以使得目标更优为止。在两个公开高光谱影像数据集上对比3种常用波段选择方法(ABC、AP、ABS)来验证提出方法的有效性,实验结果表明:(1)在印第安纳数据上,本文方法与ABC、AP、ABS所选波段子集相比平均相关性分别降低22.04%、52.61%、55.71%,最佳指数分别提高0.58%、51.73%、0.95%,总体分类精度分别提高0.16%、1.39%、23.07%,在搜索效率上与同类型的ABC方法相比提高6.61%—69.02%;(2)在帕维亚大学数据上,本文方法与ABC、AP、ABS所选波段子集相比平均相关性分别降低2.38%、0.51%、32.83%,最佳指数分别提高1.34%、17.97%、12.92%,总体分类精度分别提高0.31%、0.69%、8.53%,在搜索效率上与同类型的ABC方法相比提高19.13%—86.34%。本文提出的波段选择方法能够选择合适的波段子集满足不同的应用需要,是一种有效的波段选择方法。
- 赵亮王立国刘丹凤
- 关键词：遥感波段选择子空间划分准则函数搜索策略
- 具有距离保持特性的高光谱彩色可视化模型被引量：2
- 2013年
- 提出一种将高维的高光谱图像非线性优化到三维彩色空间的可视化方法.以距离保持特性作为主要设计标准,同时保证生成的图像具有尽可能大的类间可分性,使生成图像的各像元间的距离差与高光谱数据各光谱间距离差高度相关.该方法由以下四部分组成:1)将高光谱图像中各端元光谱降维到二维空间作为色品坐标;2)由第3维亮度值的优化使相关性达到最优,进而确定各端元的颜色标签:3)根据像素所含各类别的丰度值进行颜色的线性混合;4)利用局部优化方法对彩色图像进行优化校正,最终实现整幅图像的彩色可视化.实验表明,该方法合理可行,生成的图像具有较好的视觉效果,并能获得较好的距离保持特性及可分性,适用于高光谱数据的可视化显示.
- 王立国刘丹凤赵亮
- 关键词：高光谱图像
- 基于最大最小距离的高光谱遥感图像波段选择被引量：6
- 2018年
- 为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余,降低后续处理的计算复杂度,提出一种基于最大最小距离的高光谱图像波段选择算法。首先计算波段标准差,选定标准差最大的波段作为初始中心;然后使用最大最小距离算法得到相对距离较远的聚类中心,对波段进行聚类;最后使用K中心点算法更新聚类中心。实验仿真结果表明:通过基于最大最小距离算法选择的波段,能够选出同时满足信息量大、相关性小的要求的波段子集,并将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。
- 王立国赵亮石瑶
- 关键词：高光谱遥感波段选择最大似然法
