基于视觉显著性波段选择的高光谱分类

波段选择是一种能够减少高光谱图像数据量的同时不改变其物理信息的处理方式,然而,大部分波段选择方法都以选择信息量最大的波段子集为思路,而信息量最大的波段子集却并不一定在后续的分类中有着最佳表现.为达到更好的高光谱分类效果,引入视觉显著性方法,定义基于显著图的波段评价指标,以充分利用各波段图像的空间信息,结合固有的光谱信息...     

高光谱遥感波段选择的非线性投影寻踪方法

针对高光谱遥感波段选择问题，提出了一种非线性投影寻踪指标，构造了投影寻踪迭代算法．对植被高光谱遥感图像的实验分析表明，该方法所选出的三个特征波段基本上相当于三个主成分方向所包含的信息量，特别是提高了易混类别的分类精度．     

基于近邻子空间划分的高光谱影像波段选择方法

在降低高光谱遥感影像数据的冗余度方面,波段选择一直是一种有效的方法.近年来,提出了许多用于高光谱波段选择的聚类算法,但大多数算法只有在选择足够多的聚类中心时才能够表现出良好的性能.在选择少量波段时,往往效果很不理想,不能满足实际使用的目的.而且,随着聚类中心数量的增加,大多数波段选择算法的精度存在不同程度的下降趋势.针对当前基于聚类的波段选择方法存在对聚类中心数的强敏感性和选择的特征波段子集高相关性的问题,提出了一种基于近邻子空间划分的波段选择方法(SEASP).该方法主要包括近邻子空间划分和特征波段选取两个步骤.考虑到高光谱波段之间的有序性,SEASP首先计算出相邻波段之间的相关系数,得到相关系数向量.若两个波段之间的相关性在某个区间内最小,即相关系数的变化率在该区间内最大,说明这两个波段在很大概率上不属于同一组,为两个相邻分组之间的分割点.因此,在相关系数向量的基础上,计算出其对应的若干个极小值,通过极小值的选取来确定最终划分的子空间.最后以信息熵为度量标准从划分的子空间中选出特征波段子集.在3个公开数据集的实验结果表明,提出的SEASP算法与其他算法相比,不仅原理简单,而且在精度...     

多光谱遥感数据最佳波段选择的研究

分析了最佳波段选择的最佳指数方法,并指出该方法的不足之处.在实践过程中,根据多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物的光谱特征及最佳指数来考虑最佳波段的选择,取得了比较好的效果.     

基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复

提出一种基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复方法.建立描述高斯噪声的最大似然函数项,采用小波基矩阵变换,构建小波变换后因子稀疏分布的先验函数;然后建立估计图像和相关超参数的联合后验概率估计模型,并通过变分贝叶斯推理得到估计的图像.利用实际的高光谱图像进行实验,从恢复的衡量指标和视觉效果图两方面验证所提出方法的有效性,结果优于目前常用的图像恢复方法.     

基于光谱差异均衡区间筛选的高光谱目标检测

如何快速、准确地进行目标检测,是高光谱遥感图像在实际应用中面临的关键问题.波段选择是提高高光谱数据利用效率的途径之一,针对目前基于光谱匹配的高光谱目标检测算法数据利用率低,易受冗余信息干扰导致检测率不理想的问题.在构建光谱区间差异均衡化计算模型的基础上,提出差异均衡化的光谱子区间提取方法.使用实测高光谱遥感影像数据集对方法进行验证.结果表明,相比于采用全谱段数据以及其他波段选择方法的目标检测结果,所提出的方法在计算耗时、检测准确率方面均取得更理想的结果,可高效实现高光谱图像的目标检测.      

基于K近邻字典的协同表示高光谱图像分类方法

近年来基于协同表示的分类方法在高光谱图像分类领域取得很大的成功.但在重建测试样本时,由于用全部训练样本充当字典,导致一些差别较大的样本参与表示,不仅影响分类的精确度,还浪费分类时间.在实施空-谱联合后,用K近邻对重构字典做出二次选择,并参照最近正则子空间的做法提出基于K近邻字典的协同表示分类器.通过在两个基准HSI数据集上的实验证明,所提分类器既提高了分类精度,还节省了分类时间,特别对小样本类别的分类效果改善更明显.     

GETM 多光谱遥感数据最佳波段选择方法研究

分析了最佳波段选择的各种理论模型,利用相关性比较法,最佳指数法和多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物光谱特征结合的方法来选择最佳波段,得到了较好的结果.     

基于自适应波段聚类PCA的高光谱图像压缩

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段聚类,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用JPEG2000标准对所有主成分进行编码压缩。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能更有效地利用谱间相关性,提高压缩性能;还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该算法在相同压缩比下,其信噪比、异常检测、光谱角性能相比对比算法均有所改善。     

一种基于图像熵的密度峰值聚类波段选择方法

基于将图像熵引入到密度峰值聚类算法中以确定波段信息量,提出一种基于图像熵的密度峰值聚类波段选择方法.通过构建衡量波段重要性得分,解决了传统密度峰值聚类方法在波段选择时未考虑波段信息量的问题.实验结果表明,该方法的分类精度较传统密度峰值聚类方法平均提高2.12%.     

基于多分类器融合的高光谱图像分类研究

针对由于高光谱图像存在数据量大、数据相关性强、图谱合一等特点导致高光谱图像分类难度较大的问题,构建一种基于多分类器融合的高光谱图像分类模型.该模型首先使用双边滤波算法进行去噪处理,然后使用LDA算法与PCA算法相结合、单独PCA算法、Gabor滤波与PCA算法相结合三种方式分别对数据进行降维与特征提取,并分别使用SVM...     

基于双层混合字典学习的图像超分辨率复原

提出了一种新的字典学习法用于图像的超分辨率复原,即双层混合字典。其中,第一层字典采用半耦合字典,确保了复原过程的灵活性和准确性,并结合稀疏表示算法得到第一层复原图像;为了不影响算法的整体运算速度,第二层字典采用分类字典,并利用原始图像与第一层复原图像的差值作为高分辨率样本,以便能恢复更多的高频细节。实验结果表明,本算法与传统的基于单一字典的图像超分辨率算法相比,无论是在视觉效果上,还是峰值信噪比(PSNR)指标,都取得了更为理想的效果,有效地改善了降质图像的质量。     

基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法

针对庞大的超光谱数据与有限的卫星信道容量间存在的巨大矛盾,提出了一种新的基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法.为了充分挖掘图像的谱间相关性,运用该算法对超光谱图像进行了预处理,通过谱段的自适应分组和预测参考帧的选取提高了压缩算法的编码性能,并结合谱间预测和位平面编码分别消除了超光谱图像的谱间和空间冗余.实验结果表明:与传统方法相比,在保证图像质量和较低计算复杂度的前提下,其压缩编码的平均峰值信噪比提高了约2.0～4.5 dB.     

基于噪声分类和字典选择的语音活动检测

为了解决已有语音活动检测方法在噪声条件下性能急剧下降的问题,提出了一种基于稀疏编码的语音活动检测方法.该方法在训练阶段为语音和每种可能的噪声训练字典;在识别阶段首先识别环境噪声类型,然后将语音字典和对应环境噪声字典拼接形成一个大字典用于稀疏分解,最后用语音字典上的稀疏表示实现语音和非语音的判断.该方法一方面引入了噪声类型识别,可以有针对性地选择噪声字典;另一方面引入噪声开集识别机制,能识别新的噪声类型并且为之训练模型.实验结果表明所提方法比传统方法具有更强的噪声鲁棒性.     

基于判别字典学习的线性子空间人脸识别算法

提出判别字典学习来获取线性子空间方法,以减弱光照等噪声对子空间人脸特征提取的影响,从而在保证稀疏系数的局部结构性同时保持字典的判别性.首先,训练与语意相关的结构字典,并在破坏非同类语意样本间局部结构稀疏性的同时,增强同类语意样本间局部结构的稀疏性;其次,利用最大间隔准则(MMC)在重构后稀疏易分的语意子空间对样本进行特征提取,不仅可以避免小样本问题还可以在重构后的语意空间中提取抗噪声干扰的特征.在Yale库、AR库和Yale B库数据集上的试验结果表明:与现有算法相比,该算法有更优的性能,能更高效地提取不受噪声干扰的易分类人脸语意特征.     

基于稀疏表示和字典学习的QR码图像去噪

目的针对噪声对QR码图像识别干扰,提出一种基于稀疏表示和字典学习的自适应去噪算法。方法采用稀疏表示和字典学习的方法。结果得到高效描述图像内容的字典,能更有效地滤除图像中的噪声,保留原图像的有用信息。结论利于QR码的准确、快速识别,可大大提高识别率。     

基于多尺度特征融合的图片情感分布学习

视觉情感分析旨在分析人们对视觉刺激的情感反映,近年来受到了共享平台和网络社交等多媒体视觉数据相关领域的关注.传统的图片情感分析侧重于单标签的情感分类,忽略了图片表达的情感的复杂性和图像潜在的情绪分布信息,不能体现出图片所表达的不同情绪之间的相关性.针对以上问题,首先采用ViT和ResNet网络进行全局和局部融合的多尺度情感特征提取,通过主导情绪分类和标签分布学习进行图片情感识别,充分表征图片的复杂情感.在公开的Flickr_LDL数据集和Twitter_LDL数据集上取得了显著的效果,证明了提出方法的有效性.     

基于变学习率的多agent学习算法的研究

对在动态学习的环境中的IGA算法做了研究,改进了梯度方向上的步长恒定不变的不足,引入了变学习率,并介绍了调节学习率的方法——WoLF原则,加速其收敛。最后根据该方法,对Q学习算法做了改进,并通过仿真试验证明了算法的有效性。     

采用联合域字典稀疏表示的极化SAR图像分类

针对传统字典学习算法难以有效保持极化SAR图像的空间结构以及难以处理大规模数据的问题,提出了一种基于空域和极化域的联合域字典学习和稀疏表示的分类方法.该方法采用基于联合域流形距离的快速AP聚类进行字典学习.利用局部线性编码对极化SAR图像进行空域和极化域的联合域稀疏表示,充分利用了极化SAR数据集潜在的信息,有效保持极化SAR数据结构的同时降低了算法的时间复杂度.试验结果表明:所提算法适应性强,收敛速度快,能够提高极化SAR图像的分类精度.     

一种基于多中继选择的分布式空时分组编码方案

协作分集可以抵抗无线信道的多径衰落,结合空时分组编码可以更加有效地提高系统性能。传统的空时编码协作通信是选择所有正确译码的Relay进行协作转发,当Relay个数大于空时编码矩阵天线数时,系统无法获得额外增益,同时将消耗大量能量。给出了一种多中继选择方案(MOR),提出了一种基于MOR终端选择的分布式空时分组编码协作方案。在给定STBC编码矩阵条件下,依据信道状况信息选择多个合适的中继终端参与分布式空时分组编码协作通信。新的协作方案通过简单的协议可获得传统方案的分集复用折中,同时节省系统能量。仿真结果表明,新的协作方案具有良好的分集复用性能并验证了其有效性。