基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法

地理信息数据具有不同分辨率、不同精度、不同覆盖范围等多尺度特征,在应用中往往需要同时具备高光谱分辨率和高空间分辨率两种信息的图像.为提高多光谱图像和全色图像融合的准确性,提出了基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法.首先,对训练集内图像进行预处理,构建适用于本算法的图像数据集;然后,拓展卷积神经网络卷积层,提高...     

基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接

针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题, 提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法, 通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接. 通过两次实验将该算法与传统算法进行对比. 首先, 以欧氏距离作为评价指标, 分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计, 对它们的图像配准能力进行评估. 其次, 在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果. 实验结果表明, 卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力, 因此对于外观产生较大变化的遥感图像, 可采用该算法代替传统算法实现图像拼接, 得到更精确的全景图像.     

基于卷积神经网络的立体图像质量评价

随着立体图像的广泛应用,迫切需要一个具有通用性的工具来评估立体图像的视觉质量,因此提出一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价算法。首先使用平面图像数据集对算法框架的主体结构质量图生成网络进行训练;然后使用训练好的网络预测立体图像融合视点图像的质量;最后使用一种加权融合方法得到最终的立体图像质量分数。试验结果表明,算法框架具有相对较好的准确性和鲁棒性。     

利用卷积神经网络提取高分辨率遥感图像喀斯特森林信息

针对喀斯特地区受山区复杂地形的影响岩溶山峰在太阳辐射下存在阴坡和阳坡,高分辨率遥感图像中喀斯特森林植被的光谱特征较复杂,"同物异谱"和"异物同谱"现象严重,导致传统的机器学习算法提取森林植被精度不高的问题,根据实践经验将多源多特征融合构成提取喀斯特森林信息特征,改进标准的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),将支持向量机(support vector machine,SVM)与卷积神经网络相结合(CNN-SVM)应用于遥感分类,并与CNN、随机森林(random forest,RF)、支持向量机等方法进行比较。结果表明,CNN-SVM、CNN两种深度学习方法的提取喀斯特森林信息精度均明显高于RF和SVM等浅层模型方法。CNN-SVM综合了CNN提取遥感高阶特征的能力和SVM的分类性能,分类精度在90%以上,高于标准的CNN。深度学习CNN可有效地区分农作物,提高喀斯特森林植被信息的提取精度。     

基于改进卷积神经网络的遥感图像目标检测方法

为了提高遥感目标检测的稳健性和准确性,基于低层特征检测器,增加了1个改进型卷积神经网络(CNN)框架。首先,利用支持向量回归(SVR)对遥感目标进行初步分类,将检测出的目标信息作为CNN框架的输入。然后,对CNN框架进行优化,通过模块扩展的方式纳入更深的模块。为了使得分类器对亮度变化具有更好的稳健性,在特征向量分类之前增加正则化层(RL)。同时,为了提升目标检测的准确性,增加1个欧拉变换层(ETL),作为类别间的分离度量。使用来自CIFAR-10和MNIST数据集中的图像,与定向梯度边缘直方图(E-HOG)方法、基于生成式对抗网络(GAN)的检测方法、基于二值与浮点数混用方法的语义分割网络(MBU-Net)相比较,仿真结果表明：该文方法的精度和F1得分更高,且标准偏差也更低;该文方法的运行时间接近于一般CNN方法;利用该文方法在测试集的卫星图像中进行目标建筑物检测,模块化CNN可以与基于特征的算法实现互补。     

基于卷积神经网络的岩石图像分类

在显微镜下分析岩石薄片并对其进行分类时,人工鉴定效率较低且易受主观因素影响,为此提出了一种基于卷积神经网络深度学习的岩石粒度自动分类方法。该方法通过卷积网络模型实现图像特征自动提取,并同时建立模式分类器,实现基于薄片图像的粒度自动识别。采用鄂尔多斯盆地的4 800样品对卷积网络模型进行训练,通过1 200个样品对模型测试,测试集分类结果的准确度达到98.5%。理论分析与数据验证说明,通过深度学习所建立的卷积网络模型能够基于岩石薄片图像获得高效、准确、可靠的自动分类结果。     

基于Gabor卷积神经网络的图像分类算法研究

为了研究Gabor滤波器在卷积神经网络中的性能和特征提取能力,提出了模拟视觉神经元特性的Gabor卷积神经网络计算模型.利用符合视觉神经元感知特性的Gabor滤波器作为建议神经网络的卷积核,将Gabor滤波器与CNN相结合,从而构建Gabor卷积神经网络.实验采用3个公共图像数据集进行图像分类任务,验证GaborCon...     

基于多层特征深度融合的卷积神经网络人脸识别方法

针对传统神经网络在人脸图像的训练过程中没有将高低卷积层信息进行融合,为充分利用图像各层特征信息,提出一种基于三层特征融合的全连接卷积神经网络模型,算法将原有网络最后三层特征结合,并将提取的特征信息与最后一层全连接层结合,从而增加了浅层特征的表达,加强了深层特征的提取效果,促使改进后的卷积神经网络提取的信息更加完备;同时将损失函数和中心函数加权联合,以提高人脸图像的识别率和区分性.在CASIA-webface人脸数据库进行的实验结果表明,改进后的网络模型识别率达到98. 7%,优于DCNN等算法,并将训练好的网络模型应用到YALE、PERET、LFW-A等人脸库上,相比其他方法识别率都有所提升.     

基于可融合残差卷积块的深度神经网络模型层剪枝方法

针对当前主流的剪枝方法所获得的压缩模型推理时间较长和效果较差的问题, 提出一种易用且性能优异的层剪枝方法。该方法将原始卷积层转化为可融合残差卷积块, 然后通过稀疏化训练的方法实现层剪枝, 得到一种具有工程易用性的层剪枝方法, 兼具推理时间短和剪枝效果好的优点。实验结果表明, 在图像分类任务和目标检测任务中, 该方法可使模型在精度损失较小的情况下获得极高的压缩率, 优于先进的卷积核剪枝方法。     

基于卷积神经网络的图像大数据识别

针对现有的图像大数据识别方法具有收敛速度慢和识别精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络的图像大数据识别方法。首先,对传统的卷积网络结合改进的软最大化分类器进行分析,设计了卷积-软最大化分类器模型;对该模型中的卷积层、池化层、全连接层以及分类层均进行了描述。为了验证所提方法的优越性,在MNIST数据集上进行仿真,结果表明:与其它类似算法相比,所提的方法具有更低的误识率,在更短的时间内,能达到更低的分类均方误差。     

基于卷积神经网络的图像风格迁移算法研究

针对Gatys的图像风格迁移算法做了两个方面的改进,首先提出了一种更加适用于风格迁移的卷积网络结构,相较于其他的预训练卷积神经网络模型减少了95％的参数数量,降低了22％以上算法运行时间;其次对风格迁移的风格损失函数部分做了改进,可以使一幅内容图像同时迁移多种不同的画作风格.     

基于小波分解的PCNN遥感图像融合算法

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN 的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测

针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷,导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题,为提高对遥感图像中小目标的检测能力,提出一种基于RFBNet的改进算法.该算法以RFBNet为框架,首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积,以扩展感受野丰富输出,进而强化对弱特征...     

基于小波分析和BP神经网络的多传感器遥感图像融合算法的研究

多传感器遥感图像是应用非常广泛的一种地理信息载体,它在提高遥感精度和容量方面有着明显的优势。本文针对遥感图像的融合算法进行研究,使用小波分析和基于BP神经网络的图像分层技术解决尺度分解和梯度分层等问题。     

卫星遥感图像的神经网络自由识别分类

介绍了神经网络卫星遥感图像自动识别分类方法,并与最大似然 类结果进行了比较。讨论机实验结果表明,神经网络分类的精度和速度优于最大似然法分类。     

基于卷积神经网络的图像分类研究进展

基于卷积神经网络的图像分类算法的优势是传统方法无法比拟的。卷积神经网络利用其设计好的网络结构和权值共享的特点,能够从数量庞大的训练数据中学习图像底层到高级语义的抽象特征,而且端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注。多年来,卷积神经网络经过科研人员的探索和尝试,从最开始的多层神经网络模型,演变出多种优化结构,性能不断提高。本文介绍了基于卷积神经网络图像分类算法的研究进展,叙述了卷积神经网络在图像分类中的经典模型和近年来的改进方法,并对各个模型进行分析,展示各种方法在ImageNet公共数据集上的性能表现,最后对基于卷积神经网络的图像分类算法的研究进行总结和展望。     

基于卷积神经网络融合的彩色傅里叶叠层显微重建

针对彩色傅立叶叠层显微重建存在图像获取时间长、采集低分辨率图像数量多等问题,采用基于卷积神经网络的图像融合方法来实现彩色傅立叶叠层显微重建。该方法基于图像融合原理,将单通道低分辨率图像重建的灰度高分辨率图像与相同视场下的彩色低分辨率图像融合,成功地重建彩色FPM图像。在保证图像恢复质量的同时减少了2/3的采集时间。实验结果表明,所提算法可以获得色彩不失真的彩色FPM图像,定量评价指标方均根误差小于0.01,结构相似性参数大于0.89。