孟勇
- 作品数：4 被引量：15H指数：3
- 供职机构：解放军理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金公益性行业(气象)科研专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于矩匹配和变分法的MODIS条带去除模型被引量：6
- 2014年
- 针对中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)影像条带噪声的特点,提出了一种结合矩匹配和变分法的条带去除模型。首先采用矩匹配方法去除多行和宽行条带噪声;然后,基于改进的条带检测方法定位矩匹配后的残余条带;最后,基于变分条带去除模型,使用Split Bregman迭代求解以去除条带。实验结果表明,该方法能够有效地去除MODIS影像中的条带噪声,并能有效地保持图像中的细节信息。与直方图匹配、矩匹配、低通滤波及单向变分去条带算法相比,本文模型的去噪效果更理想。
- 胡宝鹏周则明孟勇蒋林
- 关键词：MODIS影像条带噪声
- 矩匹配和变分方法相结合的MODIS条带去除模型被引量：4
- 2016年
- 针对中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像常见的3种条带噪声,提出了一种矩匹配和变分相结合的多类条带噪声去除模型。首先采用矩匹配方法对MODIS影像做预处理,然后基于变分方法去除条带噪声。能量泛函由L1正则化项、数据保真项和梯度保真项组成,基于Split Bregman迭代计算能量泛函的最优解。实验结果表明,此算法能够有效地去除MODIS影像中常见的条带噪声。与矩匹配、低通滤波及单向全变分方法相比,此模型更好地保留了图像的细节信息,有效抑制了正则化方法在条带去除过程中出现的分块现象。
- 胡宝鹏周则明孟勇张水平
- 关键词：条带噪声SPLIT
- 基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法被引量：6
- 2016年
- 针对星载合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像信噪比低、建筑物目标几何变形大以及周围背景复杂的特点,本文提出了一种基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法.基于星载SAR图像数据构造条件概率能量项,推动变形曲线向建筑物目标边界演化;在能量泛函模型中定义长度能量项以保证变形曲线的平滑;在水平集方法获取的SAR图像初始分割结果的基础上,以高分辨率光学遥感影像中建筑物目标的轮廓作为先验信息,构造先验形状能量项约束曲线在第二阶段的演化,最终实现SAR图像建筑物的分割.实验结果表明,该方法显著提高了建筑物目标轮廓的分割精度.
- 周则明孟勇黄思训胡宝鹏
- 关键词：星载SAR图像能量最小化先验形状
- 一种基于变分的红外和微光遥感图像融合模型
- 2015年
- 为了充分利用红外和微光遥感图像中的互补信息,使其便于目视解译,提出了一种基于变分的图像融合方法。该变分模型定义了细节注入项和结构保真项,在保持红外和微光图像光谱特性的同时,还改进了融合图像的空间细节和结构特性;引入了正则化能量项,保证了泛函最优解的平滑性。基于梯度下降流,通过数值迭代获得了融合图像。实验结果表明,该模型能够获取兼具丰富细节信息和光谱信息的融合图像。与Laplacian金字塔分解方法和多孔小波方法相比,本文方法具有更佳的融合性能。
- 孟勇周则明胡宝鹏胡彪
- 关键词：红外图像微光图像图像融合变分方法
