国家重点基础研究发展计划(2012CB719903)
- 作品数：54 被引量：296H指数：10
- 相关作者：方涛霍宏邹峥嵘陶超吴涛更多>>
- 相关机构：中南大学上海交通大学教育部更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信更多>>
- 面向无人机影像自动空三的特征提取算法比较被引量：3
- 2013年
- 首先对5种常用的尺度和旋转不变特征算子DOG、MSER、Harlap、Heslap、SFOP进行介绍,然后给出无人机自动空三结果评价的6个定量指标。在此基础上,采用两组无人机影像数据进行试验,分析影像分辨率对无人机影像自动空三结果的影响,然后对几种常用算子在无人机影像自动空三中的性能进行定量比较。试验结果表明,DOG与SIFT的结合在无人机影像的自动空三应用中能取得最好的结果。
- 刘合凤张云生郭军邹峥嵘
- 关键词：无人机影像特征提取
- 基于纹理图像分析的生物视觉模型不变性评价
- 2012年
- 基于纹理图像,从计算机视觉角度对生物视觉模型——视皮层目标识别的标准模型进行定量分析与评价。对原始图像分别进行尺度、旋转及仿射等变化,利用标准模型提取变化后图像的生物视觉特征,再根据提取的生物视觉特征对纹理图像进行分类,采用图像分类结果的曲线下面积来定量分析和评价生物视觉模型是否具有不变性。大量与局部二元模式特征的对比实验表明,该模型提取的生物视觉特征对于纹理图像具备优良的尺度、旋转与仿射不变性。
- 储宇潼霍宏钱康朱辰阳方涛
- 关键词：尺度不变性旋转不变性仿射不变性纹理图像
- 图割能量驱动的高分辨率遥感影像震害损毁建筑物检测被引量：15
- 2017年
- 为充分利用高分辨率遥感影像提供的细节信息,提高震害损毁建筑物检测精度,提出了一种图割框架下融合形状、边缘、角点等多种类型特征的损毁建筑物检测方法。该方法首先利用震前建筑物线划图提取包含单个建筑物的局部影像,用于图割能量函数建模,并分别根据建筑物的位置、形状、边缘以及角点构造能量函数的各约束项。在此基础上,通过最大流/最小割算法求解能量函数最小值,依据最小割能量进行地震前后局部影像中建筑物的相似性度量。最后利用最大期望算法(expectation maximization,EM)求得最小割能量的分类阈值,并根据错分率估值执行后处理以获得最终变化检测结果。采用2011年3月11日东日本大地震前后石卷港的高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法能有效检测出损毁建筑物。
- 刘莹陶超闫培邹峥嵘
- 关键词：建筑物图割高分辨率遥感影像面向对象
- 基于高分辨率遥感影像的内河航标自动检测方法被引量：3
- 2014年
- 提出了一种高分辨率遥感影像中的水运航标提取算法.首先应用单类支持向量机分类器实现水陆分割,确定水陆边界.然后将水域中的小目标作为候选目标,基于目标几何和灰度统计特性进行初步筛选,获得疑似航标目标.再利用影像中航标窗口间的相关性,提出一种基于相关系数编组的航标判定方法.最后提出一种基于在线学习原理的漏检航标检测算法,即首先依据已经检测得到的航标的空间分布对漏检航标的可能位置进行估计,再依据已检测到的航标的先验知识在估计位置进行精确检测.利用QuickBird影像进行的实验结果表明了该方法的有效性.
- 张绍明桂坡坡刘伟杰王国锋
- 关键词：高分辨率遥感影像单类支持向量机相关系数
- 融合局部特征的图像过渡区提取与阈值化被引量：6
- 2013年
- 针对图像过渡区提取与阈值化问题,提出了一种融合局部灰度复杂度和局部灰度差异度的方法。首先生成图像的局部复杂度和局部差异度等局部灰度特征;其次融合这些局部灰度特征构造新的特征矩阵;然后设计了与特征矩阵的均值和标准差相关的自动特征阈值,并提取图像过渡区;最后将过渡区像素的灰度均值作为最优灰度阈值完成图像二值化。实验结果表明,所提方法的过渡区提取质量高,分割效果好,具有合理性和有效性,可作为经典方法的有效补充。
- 吴涛杨俊杰
- 关键词：图像分割
- 联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类被引量：50
- 2016年
- 高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类。两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan 7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度。
- 何小飞邹峥嵘陶超张佳兴
- 关键词：卷积神经网络高分辨率遥感影像
- 主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类被引量：16
- 2015年
- 针对当前高光谱影像分类时,人工标注样本费时费力以及大量未标记样本未有效利用等问题,提出了一种主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类方法。首先,将像素的光谱信息与其邻域内的空间信息相结合,利用重排序机制得到一种旋转不变的空谱特征表达。在此基础上,利用主动学习算法选择最不确定性样本(即分类模糊度最大的样本),提交操作者标注得到标记样本集。最后将该标记样本与未标记样本组合,用于图的半监督分类。该算法可保证类别边界样本的选择,利于分类器的边界构造,同时,在较少标记样本情况下,通过引入大量的未标记样本,可以达到较好的分类效果。在3幅真实高光谱影像上的试验表明,该方法可以取得精度较高的分类结果。
- 田彦平陶超邹峥嵘杨钊霞何小飞
- 空-谱信息与稀疏表示相结合的高光谱遥感影像分类被引量：18
- 2015年
- 针对传统的高光谱遥感影像分类中多依赖光谱信息而忽视空间信息以及提取的特征维数高的问题,提出了一种空-谱信息与稀疏表示相结合的分类算法。首先,利用最小噪声分离对原始影像进行降维,在此基础上,对主成分图上局部影像块内的所有像素进行重组,并用排序的方法得到旋转不变的空-谱特征。然后,对空-谱特征进行监督学习得到字典,并将提取的测试样本的空-谱特征编码到字典中以得到测试样本的稀疏表示。最后,使用支持向量机分类器(SVM)对高光谱影像进行分类。3组高光谱数据试验表明,与传统的分类方法比较,本文方法能有效提高分类精度。
- 杨钊霞邹峥嵘陶超田彦平何小飞
- 关键词：高光谱影像字典学习
- 基于贝叶斯推理的多线索视觉注意模型被引量：2
- 2013年
- 针对大多数视觉注意模型都采用简单加权线性融合的方式获取显著图,提出了一个更符合生物学机制的基于贝叶斯推理的多线索视觉注意模型,模拟视觉系统腹侧通路与背侧通路中的视觉注意过程,采用贝叶斯推理的方式集成自顶向下与自底向上的信息,同时还集成了多种视觉线索,包括形状、颜色和上下文等。利用该模型进行遥感影像中的目标检测与定位的结果表明,该模型能有效的检测出目标并给出目标所在的位置。
- 朱辰阳霍宏方涛
- 关键词：视觉注意贝叶斯推理目标检测
- 基于对象的合成孔径雷达影像极化分解方法被引量：2
- 2014年
- 面向对象方法已成为全极化合成孔径雷达(SAR)影像处理的常用方法,但是极化分解仍以组成对象的像素为计算单元,针对以像素为单位的极化分解效率低的问题,提出一种面向对象的极化分解方法。通过散射相似性系数加权迭代,获得对象的极化表征矩阵并对其收敛性进行了分析,以对象极化表征矩阵的极化分解代替对象区域内所有像素的分解,提高极化特征获取效率。在此基础上,综合影像对象空间特征,并通过特征选择与支持向量机(SVM)分类进行分析和评价。通过AIRSAR Flevoland影像数据实验表明,面向对象的分解方法能够减少对象极化特征提取的时间,同时提高地物目标的分类精度。相对于监督Wishart方法,提出方法的总体精度和Kappa值分别提高了17%和20%。
- 李雪薇郭艺友方涛
- 关键词：合成孔径雷达收敛性
