基于特征变换的高光谱图像压缩快速矢量量化算法

矢量量化能够得倒良好的压缩效果但有着计算复杂度高的缺点.提出了一种基于特征变换的快速矢量量化算法来压缩高光谱图像.该算法利用了高光谱高维空间大都是空的,可以用较低的子空间来表示这一特点.在较低维数的子空间进行矢量量化会大大降低运算的复杂度.所提出的算法在获得和经典的扩展劳埃德算法效果相当的情况下,大大降低了运算时间.     

多源遥感资源协同调度系统架构技术研究

为解决多源遥感卫星数据快速共享过程中异地和异构数据集成、实时交互数据监控和业务流程动态更新问题,提出了基于应用层、逻辑层、支撑层和数据层的4层软件架构体系。在实际软件架构设计中,采用基于JEE6框架的面向服务架构体系,并引入分布式工作流技术来搭建调度系统的服务器端软件;同时,搭建基于Socket协议的客户端来实现与服务器端的实时通信,以便于监控系统中交互数据的状态。从而形成了混合结构（浏览器／N务器、客户端／服务器）下处理多源、异地和异构遥感数据快速共享的集成软件架构体系。经过实验室模拟仿真运行和实际环境试运行结果来看,本软件系统架构能够满足多用户对多源异构遥感数据快速请求服务的需求,有效地实现了对多源异构遥感数据的综合处理,提高了系统数据访问的安全性。     

HOG结合傅立叶局部二值模式特征的行人检测

针对局部二值模式(Local binary patterns,LBP)和梯度方向直方图(Histogram of Gradients,HOG)的联合特征,在行人检测中易受行人肢体偏转影响的问题,本文将傅立叶局部二值模式算子(Local binary patterns-HF,LBPHF)与HOG算子联合对行人进行特征描述。在每个滑动窗口中,分别计算HOG特征与LBPHF特征,将两者结合,构成联合特征。利用线性支持向量机训练分类器,通过自举法不断更新优化分类器,获得最优判别模型。将提取所得的联合特征输入分类器中进行判别,采用非极大值抑制的融合方法对重叠检测窗口进行融合。实验结果表明,LBPHF算子与HOG相结合的方法检出率高,计算复杂度低,抗行人肢体偏转干扰能力强。     

联合图像分类的图像融合算法研究

针对人眼对于外界信息的摄取会进行过滤,对于一幅既定的场景,会将其分为目标和背景两部分,对于目标信息的获取会希望更加详细,背景信息没有过多要求的特点,本文研究了联合图像分类的图像融合算法。对给定的待融合图像进行NSCT(Non-subsampled contourlet transform)变换,在NSCT变换域内提取特征,利用K-Means方法将图像分为目标和背景两部分,然后对背景和目标的低频信息采用均值准则、目标的高频信息采用区域能量加权平均的准则进行融合;同时为了降低计算复杂度,将压缩感知应用于图像分类过程中,实验结果验证了本文算法的优越性。