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   将选定结果: 

 结合K-L散度和互信息的无监督波段选择算法

王 琪 杨 桄 张俭峰 向英杰 田张男

[摘要]波段选择是重要的高光谱图像降维手段。为了达到降维的目的, 提出结合K-L散度和互信息的无监督波段选择算法, 并进行了理论分析和实验验证。首先选出信息熵最大的波段作为初始波段, 然后将散度与互信息量的比值定义为联...

 PDF全文激光技术 | 2018, 42(03):417

 基于局部联合偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法

王 琪 杨 桄 张俭峰 向英杰

[摘要]偏度和峰度能够较好地表达高光谱图像的非高斯性,突出目标、纹理等异常信息,很好地应用于波段选择。为了更好地突出局部异常信息,在全局联合偏度-峰度指数模型基础上,提出了局部偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2017, 54(11):111004

 基于光谱梯度角的高光谱影像流形学习降维法

向英杰 杨桄 张俭峰 王琪

[摘要]为了挖掘高光谱数据的光谱局部特征, 从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发, 提出了一种基于光谱梯度角的高光谱影像流形学习降维方法。采用局部化流形学习算法局部保持投影(LPP)对高光谱遥感数据进行非线性降维, 对距...

 PDF全文激光技术 | 2017, 41(06):921

 基于混合噪声估计的高光谱图像异常检测方法

向英杰 张俭峰 杨 桄 王 琪

[摘要]随着光谱分辨率越来越高,高光谱图像更容易受到噪声的干扰,直接用传统的检测算子会产生较高的虚警。针对RX 算法存在较大噪声干扰的问题,提出了一种基于混合噪声评估的RX 异常检测方法。首先对高光谱图像进行分块,...

 PDF全文红外技术 | 2017, 39(08):734

 基于区域特征的高光谱与全色图像NSCT域融合方法

杨桄 张筱晗 张俭峰 黄俊华

[摘要]针对高光谱图像解译需求, 提出了一种基于目标检测理论的 NSCT域高光谱图像与全色图像融合方法。首先对高光谱图像进行 RX异常目标检测, 得到目标背景分离图像; 然后对参与融合的波段图像进行无下采样轮廓波分解, 得到...

 PDF全文红外技术 | 2017, 39(06):505

 采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维

向英杰 杨 桄 张俭峰 王 琪

[摘要]二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA 方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA 方法、分段行-列2DPCA 方法...

 PDF全文红外技术 | 2017, 39(12):1107

 基于多特征的高光谱与全色图像融合方法

张筱晗 杨桄 杨永波 黄俊华

[摘要]高光谱分辨率的高光谱图像与高空间分辨率的全色图像融合可以综合两类图像的优势。将全色图像与高光谱部分波段分别融合, 再合成假彩色图像是融合的有效思路。引进多分辨率分析框架, 首先对源图像进行小波变换, 得到低...

 PDF全文红外技术 | 2016, 38(10):832

 全局图像配准的目标快速定位方法

王志强 程红 杨桄 李成 吴迪

[摘要]目标定位技术作为信息化战争中实施目标精确打击的前提,是情报保障工作的重要内容。目前主要是采用基于图像配准的方法来实现目标的快速定位,而传统的方法通常都是基于单一特征的图像配准算法,无法保证图像配准结果...

 PDF全文红外与激光工程 | 2015, 44(0S):0225

 基于端元提取的高光谱异常目标检测

何高攀 杨桄 张筱晗 黄俊华 孟强强

[摘要]针对高光谱图像混合像元影响异常检测效果的问题, 提出了一种基于端元提取的异常检测算法。该算法采用小波分解, 将原始高光谱图像分解为高频信息图像和低频信息图像, 舍弃低频信息图像, 只利用高频信息图像, 从而抑制...

 PDF全文红外技术 | 2015, 37(10):836

 利用NSCT分解的高光谱异常检测

孟强强 杨桄 卢珊 张俭峰 童涛

[摘要]针对因背景复杂而导致高光谱异常检测效果降低的问题, 提出了一种基于背景抑制的异常检测方法。首先对高光谱图像进行 NSCT分解, 得到各个波段的低频图像, 然后对图像的低频信息做差, 得到背景残差图像, 对背景残差图像...

 PDF全文红外技术 | 2014, 36(05):372-376

 基于多特征的红外与可见光图像融合

杨桄 童涛 陆松岩 李紫阳 郑悦

[摘要]针对传统图像融合方法易导致融合图像整体对比度低及细节反差小的问题, 提出一种多特征加权多分辨率图像融合方法。首先, 对多尺度分解后的低频系数进行边缘特征、平均梯度特征的提取, 同时对高频系数进行相关信号强度...

 PDF全文光学 精密工程 | 2014, 22(02):489-496

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