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王雷光: 作品数：45 被引量：171H指数：7; 供职机构：西南林业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学天文地球经济管理更多>>

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基于光谱深度提取卷积神经网络SDA-CNN的树种分类方法及其系统: 本申请公开了基于光谱深度提取卷积神经网络SDA‑CNN的树种分类方法及其系统，可以克服高光谱影像中的光谱信息的利用效率较低以及无法有效地提取每个光谱通道的有效特征，导致树种分类性能被限制的技术缺陷，最终提升树种分类性能以...; 王雷光王燕徐伟恒赵毅力代沁伶钟丽辉欧光龙赵志鹏

一种基于分段线性系数变换的编码预处理算法: 2008年; 提出了基于分段线性系数变换函数的编码预处理算法,是在基于小波变换的图像压缩方案中量化步骤之后,数据进入编码器进行编码之前,增加了一个使用分段线性函数对高频子带的变换系数进行编码前预处理的步骤。一定程度上克服了高倍率图像压缩在编码过程中小变换系数的丢失较多的问题。实验证明,该算法在主客观质量方面都较解码端高斯纹理信息重建算法出色。; 林立宇茅力非王雷光秦前清; 关键词：小波变换纹理信息

高分辨率遥感影像城市绿地提取方法研究被引量：5: 2020年; 以德国Vaihingen城区的高分辨率遥感影像为数据源,提出一种结合多尺度引导滤波特征与核主成分分析特征的提取方法,利用多尺度引导滤波提取不同尺度的绿地特征,通过具有非线性映射能力的核主成分分析算法,对多尺度特征进行降维,最后将降维后的特征输入支持向量机分类器,得到城市绿地的分类结果,并与现有的绿地提取方法进行对比分析。结果表明:该方法能充分利用空间邻域信息,获得比现有单尺度分析方法更高的分类精度,且明显减少传统像素级分类方法产生的结果细碎问题。; 张天怡代沁伶徐伟恒代飞王雷光; 关键词：城市绿地核主成分分析特征降维

利用背景进行多尺度融合的多分辨率图像分割被引量：2: 2009年; 提出了一种基于背景的小波域多分辨率图像分割新方法—CLTVWseg。与常见的多分辨率分割方法不同,该方法采用背景信息来实现尺度间的交互;同时采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场。每一尺度上,通过权重参数的调整使得该尺度的特征场和标记场在分割过程中依次起主导作用,获得该尺度更为准确的分割结果。最细尺度上的分割结果作为该方法的分割结果。实验表明,该算法的分割结果,在保持边界的同时,区域一致性也比较好。; 刘国英王雷光梅天灿孙涛秦前清; 关键词：小波

高光谱-LiDAR融合的条件随机场分类方法被引量：3: 2021年; 为有效利用高光谱影像与LiDAR数据的互补性信息,解决单一融合策略造成的场景解译地物边界不准确和分类精度低的问题,提出了一种光谱-空间-高度特征融合、并顾及场景地物类别共生特性的条件随机场分类方法。首先,对两种数据分别提取光谱及形态学特征,对特征集采用图模型进行特征融合,将特征输入概率支持向量机分类器,得到初始分类结果。然后,基于融合特征计算反映像素间类别本质差异的局部光谱-空间-高度协同的异质性值,并统计类别间的空间共生关系。最后,在条件随机场框架内,整合初始分类结果、局部异质性信息及类别共生关系,通过目标函数的迭代求解获得最终分类结果。通过将像素间的权重定义为对应像素位置融合特征的归一化欧式距离的单调减函数,对标记不同但特征差异较大的类别间给予较小的权重,以达到地物边界空间规整化的目的。通过对标记不同但共生概率较大的类别对给予较小的权重,达到保留空间关系稳定的类别对的目的。采用城区场景的美国休斯顿地区数据集和林区场景的中国广西高峰林场两组数据集对提出方法进行了验证。实验结果表明:休斯顿和高峰林场数据集精度分别达到94.00%和92.84%,分类结果的"胡椒盐"现象明显减少,证明了该方法的有效性。; 王雷光耿若筝代沁伶王军郑晨付志涛; 关键词：LIDAR 条件随机场

云南香格里拉地区森林优势树种决策融合分类被引量：2: 2022年; 基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,协同Sentinel-2影像、WordClim生物气候数据、SRTM地形数据、森林资源二类调查数据等数据,以随机森林(Random Forest,RF),支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和最大熵(Maximum Entropy,MaxEnt)3种机器学习算法为组件分类器,开展多源特征、多分类器决策融合的优势树种分类研究。通过3种组件分类器分别构建了两种串行集成和3种贝叶斯并行集成模型,用于确定云南香格里拉地区10种主要优势树种的空间分布。分类结果显示:3个组件分类器的总体精度均低于67.17%;3种并行集成方法总体精度相当,约为72%;两种串行集成方法精度高于78.48%,其中MaxEnt-SVM串行集成方法获得最佳精度(OA:80.66%,Kappa:0.78),与组件分类器相比精度至少提高了13.49%。研究表明:决策融合方法在优势树种分类中比组件分类器精度更高,并且有效改善了小样本树种的分类精度,可用于大范围山区优势树种分类。; 方攀飞王雷光徐伟恒欧光龙代沁伶李若楠; 关键词：优势树种 GEE

基于多注意力机制的红外与可见光图像夜间目标检测: 2024年; 目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点,YOLO系列目标检测模型已广泛应用于多个领域。然而,目前关于目标检测的图像数据大多是基于单一类型传感器,难以完整地表征成像场景,且检测到的目标所包含有用信息具有局限性,尤其是在低照度、夜晚、雨雾等条件下,目标检测更加困难。为了更好地检测夜间目标,本文提出了一种结合CBAM注意力机制与Transformer的多注意力机制的红外与可见光图像夜间目标检测方法,通过添加Transformer来获取丰富的局部和上下文信息,通过添加CBAM注意力机制来减少误检。为了验证方法的有效性,本文选取了5种当前主流的目标检测算法在公开红外目标检测数据集上进行测试,本文方法与原始YOLO v7相比,m AP从62.6%提升至71.5%。本文还制作了一个用于夜间目标检测红外-可见光融合目标检测数据集。在该数据集上与原始YOLOv7相比,mAP从79.90%提升至94.80%,效果非常显著。; 黎瑞虹付志涛张韶琛张健王雷光; 关键词：红外与可见光图像

MRF框架下的区域增长模型在城镇识别中的应用被引量：4: 2011年; 提出一种MRF框架下以过分割区域为基本生长单位的区域增长模型,并以其实现城镇识别。该模型首先通过纹理分析和滤波运算得到初始种子点,然后由均值漂移算法运算过分割区域,并将种子点对应的区域设为种子区域,最后,从种子区域开始,根据MRF框架下提出的增长准则,得到最终的城镇识别结果。对QuickBird和IKONOS遥感影像的实验表明,该模型能有效地识别出影像中的城镇区域。; 陈荣元郑晨王雷光秦前清; 关键词：MRF

离散ADMM方法下像素与对象基元协同优化的遥感影像无监督语义分割被引量：3: 2023年; 语义分割是遥感影像分析中的重要技术之一。现有方法(如基于深度卷积神经网络的方法等)虽然在语义分割中取得了显著进展,但往往需要大量训练数据。基于图模型的马尔可夫随机场模型(Markov random field model,MRF)提出了一种不依赖训练数据的无监督语义分割思路,可以有效地刻画地物空间关系,并对地物空间分布的统计规律进行建模。但现有的MRF模型方法通常建立在基于像素或对象的单一粒度基元上,难以充分利用影像信息,语义分割效果不佳。针对上述问题,引入交替方向乘子法(alternative direction method of multiplier,ADMM)并将其离散化,提出了一种像素与对象基元协同的MRF模型无监督语义分割方法(MRF-ADMM)。首先构建像素基元和对象基元两个概率图,其中像素基元概率图用于刻画影像的细节信息,保持语义分割的边界;对象基元概率图用于描述较大范围的空间关系,以应对遥感影像地物内部的高异质性,使分割结果中地物内部具有良好的区域完整性。在模型求解过程中,针对像素和对象基元的特点,提出了一种离散化的ADMM方法,并将其用于两种基元类别标记的传递与更新,实现像素基元细节信息和对象基元区域信息的协同优化。高分二号和航拍影像等不同数据库不同类型遥感影像的语义分割实验结果表明,相较于现有的MRF模型,提出的MRF-ADMM方法能有效地协同不同粒度基元的优点,优化语义分割结果。; 陈运成郑晨李晶莹王雷光; 关键词：遥感影像马尔可夫随机场模型

融合多特征的火焰和烟雾深度视觉检测模型研究: 2024年; 为了同时准确地检测火焰和烟雾目标,开展了多特征增强融合的视觉火灾探测网络模型的研究。在多尺度特征提取骨干网络的基础上,提出高层语义空间信息增强模块、多尺度特征深度融合模块、空间距离信息注意力模块、分类定位模块。这些模块分别聚焦烟雾和火焰的空间纹理、多尺度特征、视觉注意力以及小火焰和烟雾目标检测等问题。本文参与建构一个新的火焰和烟雾图像检测数据集,方便火灾检测模型的训练和测试。实验结果表明,本文方法取得的检测指标超过对比算法。; 周仿荣马仪文刚王雷光刘太文黄灏; 关键词：火灾探测火焰检测目标检测

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