高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。     

基于二维主成分分析的高光谱遥感图像降维

提出一种以高光谱图像分析为目标的基于二维主成分分析的高光谱遥感图像的降维方法。通过多变量线性变换对高光谱数据进行特征提取,应用二维主成分分析的方法对高光谱遥感图像进行降维。对AVIRIS图像应用二维主成分分析的方法,可将能量主要集中在少数几个特征值中,这就为降维提供了可能。计算机仿真结果表明,该算法计算量小,方差小,峰值信噪比(PSNR)、分类准确性均显著提高,MSE有所下降。     

基于双层上下文语义分类网的遥感郊外建筑物检测研究

本文提出了一种基于双层上下文语义网的遥感郊外建筑物检测方法。该方法主要包括以下两个阶段。第一阶段:郊外大视场遥感图像疑似区快速提取;第二阶段:通过构建双层上下文语义分类网对建筑物疑似区精准鉴别。实验表明,本算法具备检测精度高、虚警率低以及运算效率高等优点。     

基于深度学习的图像修复方法研究

基于深度学习的图像修复方法已经成为图像处理中的热门研究问题,有着广泛的应用前景.基于编码器-解码器,提出了一种基于注意力机制的编码器-解码器修复图像网络模型,优化改进了损失函数.与CVPR2017的General Inpainting图像修复算法进行定性和定量比较结果表明,所提出的修复网络模型能修复出真实且具有丰富细节...     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

基于多源遥感数据的环境监测范围界定模型研究

传统环境监测范围界定方法存在适应性不高、环境监测能力偏低问题.为此,构建了基于多源遥感数据的环境监测范围动态界定模型.利用子空间压缩技术完成数据动态压缩感知处理.提取环境监测多源遥感数据的边缘像素特征集,结合特征重构和深度学习算法实现数据融合和动态寻优,构建差分融合模型.通过稀疏滤波器实现对遥感数据的特征点标定,采用边...     

基于稀疏表示的遥感图像超分辨重建

为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和二阶梯度滤波算子进行改进,在有效提取低分辨率图像边缘特征的同时,减少噪声干扰。利用遥感图像库训练得到高、低分辨率图像块字典,再应用低分辨率图像块及其字典求出稀疏表示系数。高、低分辨率图像块具有相同的稀疏表示系数,可根据已求的稀疏表示系数得出超分辨重建图像。实验结果表明,改进算法的超分辨重建效果的客观评价指标,比以往稀疏表示超分辨方法有很大提高,峰值信噪比提高近0.24 dB,均方根误差降低近0.15。     

一种新型基于插值的高光谱图像亚像元定位算法

在高光谱图像亚像元定位领域中,基于插值的亚像元定位算法具有无参数、无迭代、快速运算等优点,得到了广泛的应用。传统的基于插值的亚像元定位算法由于原始高光谱图像分辨率低和现有的光谱解混技术的局限性,使得丰度图像不能充分携带原始高光谱图像的先验信息。针对这一问题,提出了一种新型基于插值的高光谱图像亚像元定位算法。将插值算法直接应用于原始低分辨率高光谱图像,得到高分辨率图像。将高分辨率图像通过光谱解混得到具有丰富原始图像先验信息的丰度图像,利用丰度图像提供的信息将类别标签分配到每个亚像元中,获得亚像元定位结果。仿真实验证明,该方法可以充分地携带原始图像的先验信息,获得比传统的基于插值的亚像元定位算法精度更高的结果。     

拟蒙特卡罗粒子滤波改进算法及其在雷达目标跟踪中的应用

拟蒙特卡罗粒子滤波算法（quasi-Monte-Carlo particle filter, QMC-PF）精度不高,运算复杂度大,难以满足雷达机动目标跟踪精确性和实时性需求. 为此,提出一种基于BP神经网络的新型拟蒙特卡罗粒子滤波算法. 该算法将大权重粒子通过QMC分裂采样产生低差异性的子代粒子,以此来替代低权重粒子,保证了样本的有
效性和多样性;同时利用BP神经网络计算子代粒子的权重,提高了滤波的精度和速度;最后在不同的模型中进行仿真. 实验结果表明,与QMC-PF相比,所提出的算法提高了精度和运算速度,适用于雷达机动目标的跟踪.     

基于孪生网络的无人机遥感图像拼接

无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)遥感图像拼接是指将两幅或多幅具有相似场景内容的高分辨率无人机遥感图像拼接为一幅包含更多信息的大视野图像，在军事和地理测绘等领域得到了广泛应用。传统算法通常依赖于手工特征，无法有效地提取弱纹理图像的特征。若图像之间视差较大时，会导致拼接无法进行。为了解决上述问题，基于计算机视觉组(Visual Geometry Group-16, VGG-16)网络结合孪生网络框架提出了一种用于无人机遥感图像拼接的有监督模型。基于VGG-16网络设计了权值共享的孪生特征提取网络，解决特征提取不充分的问题。设计了能够回归图像之间空间变换关系的回归网络，并使用分组卷积代替普通卷积以提升网络速度。同时，为了解决将图像之间真实变换关系作为标签的图像拼接数据集难以获取的问题，基于一定程度的仿射变换，构建了自己的数据集。实验结果表明，本方法在无人机遥感图像拼接的主观视觉效果以及客观评价指标上均有较好的结果，与ORB算法(Oriented FAST and rotated BRIEF, ORB)和CAU-DHE算法(Content-aware unsu...     

基于改进SPHP算法的无人机遥感图像拼接

针对无人机遥感图像拼接的稳健性问题,对SPHP(Shape-preserving half-projective,SPHP)图像拼接算法进行了改进。利用SIFT(Scale invariant feature transform,SIFT)算法完成特征粗匹配,按粗匹配点对之间的距离对所有匹配点对进行排序,以最优匹配点对作为随机采样一致算法的初始样本集进行特征精匹配。利用投影变换和相似变换相结合的变换模型进行图像配准,采用线性加权图像融合方法进行无人机遥感图像的无缝拼接。实验结果表明:本文算法能有效剔除错误匹配对,匹配正确率平均提高约7%,明显改善图像拼接的视觉效果和图像质量,可以满足实际需求。     

CT图像重建算法的改进

CT图像重建算法是医学影像学的主要研究领域,然而CT图像重建时不可避免地存在噪声、伪影,因此,需要研究一种新的算法对CT图像进行去噪处理,进而重建出低噪声、高分辨率的CT图像。基于此,本文提出基于过完备字典稀疏的去噪模型,并运用于CT图像去噪,同时将基于低秩矩阵分解应用于CT重建,核心思想是利用CT图像投影矩阵的稀疏特性,提出了一种新的CT图像重建法,其重建过程分成2个步骤:一个是过完备字典稀疏法(K-SVD)进行图像去噪预处理,一个是低秩矩阵分解(LRMD)更新CT图像。结果表明,提出的方法能更好地保持图像细节,低秩矩阵的特性使得算法的复杂度得以降低,提出的方法具有较好的去噪效果,提高了重建图像的质量。     

小波变换在图像压缩中的应用研究

针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题，为了有效地对遥感数据进行传输和存储，本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法，研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响．实验结果证明了小波变换是一种压缩比高，能量保持比大，压缩速度快的一种图像压缩方法．     

基于残差块的遥感图像目标识别自编码网络

实现遥感图像目标识别的智能化是一个亟待解决的问题.由此建立了黑龙江地区地表高清遥感图像数据集,以深度学习为基本工具,设计了基于残差块的遥感图像目标识别自编码网络,并使用优化算法对学习过程进行了优化提升.搭建了实验平台,完成了对神经网络的训练和测试实验,验证了该文所提算法的有效性,为实现遥感图像目标识别的智能化提供了有效方案.     

基于事件触发采样的混沌系统同步算法

综合事件触发采样和状态观测器设计方法,提出了基于事件触发采样的混沌系统同步模型.应用李雅普诺夫稳定性理论建立了系统同步的充分条件,并利用Matlab软件给出了相应的同步算法设计.通过对蔡氏混沌电路的仿真,验证了所得算法的有效性.仿真结果表明,所提出的同步算法易于实现,同步效果好,可以在一定程度上减少数据采样次数.     

三维光声图像重建的交替方向加权算法

为了在探测器数目有限的欠采样条件下提高三维光声重建图像的精度和空间分辨率,提出了一种基于结构先验信息加权的稀疏重建算法.利用待成像组织的结构先验信息对传统交替方向算法的迭代过程加以约束并对算法流程进行改进,将重建结果与最小平方QR分解法以及传统交替方向法进行对比.仿真实验结果表明,所提算法在欠采样条件下能够有效地抑制伪影,重建出空间分辨率和精度更高的三维光声图像.     

SVC中优化的上采样滤波器设计

图像下采样后损失的信息在上采样中是无法恢复的,下采样和上采样的特定组合可以显著的影响重构图像的质量。利用这一特性,针对可分级视频编码(Scalable Video Coding,SVC)中下/上采样滤波器设计孤立存在的问题,提出一种算法,根据下采样设计与之相匹配的上采样滤波器。该算法根据已获得的下采样滤波器,推导与之对应的上采样滤波器,使两者匹配,达到提高视频质量并提升空间可分级编码性能的目的。与JSVM标准的仿真结果相比,特定组合的下/上采样滤波器在降低比特率的同时,峰值信噪比平均增加1.58 dB。     

基于TSCD模型的轨道板裂缝检测方法

为解决轨道板裂缝检测问题,提出了一种基于分支级联卷积神经网络的轨道板裂缝检测模型——TSCD.首先该模型通过注意力机制和搜索分支结构突出轨道板裂缝的位置信息,同时抑制干扰信息;然后采用检测分支结构完成裂缝的像素级检测;最后对检测结果中出现的图像细节退化问题,利用参数映射关系实现特征图的上采样.实验结果表明:所提出的方法...     

基于立体视觉的月面地形重构

为了使月球探测器在月球表面安全的软着陆,需要对着陆区域的地形进行三维重构。提出了一种长基线的立体视觉的重构方法。在重构方法中,采用尺度不变特征变换方法,解决了存在旋转和缩放的图像的匹配问题;通过鲁棒最小二乘法估计相对旋转和位移;通过极坐标投影的方法对图像进行校正;使用归一化互相关算法完成立体图像对的匹配;结合Locus方法对地形进行三维重构。仿真的结果表明该方法可以有效的应用于月面地形的重构。