国家自然科学基金(41361044)
- 作品数：17 被引量：62H指数：5
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- 结合小波变换和HIS变换的遥感图像融合方法被引量：1
- 2015年
- 对比HIS变换,小波变换结合HIS变换方法对一景WorldView-2多光谱图像进行像素级融合。对WorldView-2多光谱图像进行HIS变换,对亮度分量I和全色波段图像进行3层小波分解,并用全色波段图像第3层的3个高频小波系数图像替换亮度分量I第3层的3个高频小波系数图像。再通过小波逆变换重构亮度分量I,利用HIS逆变换得到融合图像,最后采用目视判读评价融合效果。结果表明,相较于HIS变换方法,采用小波变换结合HIS变换方法能使WorldView-2多光谱图像在融合后实现多光谱信息保真,同时融入全色波段图像空间纹理结构特征,提高图像细节表达能力,改善目视判读效果。
- 刘炜
- 关键词：图像融合HIS变换小波变换
- 基于三维激光扫描技术和VR-Platform的校园虚拟漫游系统设计被引量：7
- 2017年
- 为了紧跟高校信息化和数字化校园建设的步伐,利用三维激光扫描技术和VR-Platform设计,实现三维校园虚拟漫游系统。运用三维激光扫描技术采集校园主要建筑点云,用3ds Max建立校园建筑三维模型,以卫星地图截取校园地图为背景制作校园地形、道路、辅助设施、树木花草三维模型,合并简化三维模型、材质贴图、灯光布置、烘焙后将模型导入VR-Platform;制作导航图、架设多台相机、设置碰撞检测、添加骨骼角色、嵌入多媒体;通过键盘、鼠标和距离触发查看校园介绍等内容,实现虚拟场景的人机交互控制。结果表明:通过这种方法建立的虚拟校园场景逼真,沉浸感强,可多角度全方位自由漫游,在校园处突等方面能发挥一定的作用。
- 杨晓波陈邦泽张文翔曹海龙李欣亮赵青
- 关键词：虚拟校园漫游系统点云三维模型
- 利用数据变换与并行运算的闭频繁项集挖掘方法被引量：12
- 2018年
- 针对传统闭频繁项集(CFI)挖掘方法耗时长、效率低的问题,提出一种基于数据变换与并行运算(DTPC)的新型挖掘方法:设计基于质数对数运算的数据变换方法,将大量数据转换成简单的数字;利用Spark并行框架中的平方/开方运算将这些数字转换成频繁项集.3 000万篇文章的大数据集实验结果表明,提出的DTPC算法可以大幅度提升数据挖掘效率,同时减少计算资源的不必要浪费.
- 党红恩赵尔平刘炜雒伟群
- 虚拟旅游中海量3D点云数据的细节层次索引技术研究被引量：1
- 2017年
- 虚拟旅游中的3D点云数据特别庞大,批量索引成为了当今的研究热点。许多索引树存在兄弟结点空间区域重叠、不能实现细节层次索引、索引效率低等问题。为此,将点数据反射强度和细节层次技术引入R树,在改进R树的基础上提出LODR树。建树前,将点云数据进行排序、分组、去除空间重叠等预处理。树的每层设有不同反射强度阈值,把叶结点中满足阈值条件的索引记录沿父-祖父-曾祖父的家谱关系上移,并插入对应的非叶结点,利用该方法创建细节层次索引树。利用反射强度控制数据冗余,棱锥裁剪技术实现查询优化。实验结果表明,LODR树在细节层次索引、查询效率等方面具有明显优势。
- 赵尔平党红恩刘炜
- 关键词：虚拟旅游索引结构
- “数据结构”教学平台建设方案及应用效果被引量：3
- 2014年
- 以学生为中心,以实验教学深化理论教学,调整了数据结构课程内容,研究积极有效的教学策略,通过案例教学、项目教学、构建课程教学网站、开发可视化CAI、开通教师博客等方式共享各种教学资源,整合各种教学服务,搭建了教学平台,实现了数据结构课程分层次教学,在实际教学中收到良好的教学效果,对创新型本科人才培养起到了积极的作用。
- 杨晓波陈邦泽
- 关键词：数据结构教学平台可视化分层次教学
- 基于高光谱图像的协同分层波谱识别——以兰州、榆林地区为例被引量：1
- 2020年
- 提出协同分层波谱识别法,分别从兰州、榆林市Hyperion高光谱图像上识别9种目标地类,并与SVM监督分类对比。针对Hyperion图像波谱识别的4个难点:光谱信息高保真融合、敏感谱段提取、"椒盐效应"去除、消除"同物异谱"现象导致的误判,协同应用WP-GS融合、导数变换、4尺度面向对象分割和多谱段SAM解决上述难点,并基于Hyperion导数变换图像分析波谱变化特征、提取敏感谱段、从4个尺度层依次识别9种目标地类,然后根据目视评判和定量评价,与综合使用Gram-Schmidt光谱锐化融合/Savitzky-Golay卷积滤波/PCA变换的SVM监督分类结果比较识别精度。实验结果表明WP-GS融合的光谱保真效果优于Gram-Schmidt光谱锐化;4尺度面向对象分割抑制"椒盐效应"的效果优于Savitzky-Golay卷积滤波、移动均值滤波;多谱段SAM利用导数波谱特征能够消除因照度不同对同一类别地物的误判。采用协同分层波谱识别法,兰州市Hyperion图像波谱识别的总体精度、Kappa系数分别为89.52%、0.852,较SVM分类分别提高18.68%和17.52%;榆林市Hyperion图像识别地物的总体精度、Kappa系数分别为91.12%、0.873,较SVM分类分别提高17.80%和16.89%。协同分层波谱识别法应用多种技术一体化解决Hyperion图像应用难点,有效利用导数波谱变化特征提取目标敏感谱段,在复杂环境下识别目标地类的能力优于SVM监督分类。
- 刘炜孙海霞杨晓波
- 关键词：多尺度
- 土地覆盖遥感专题信息分层分级提取方法研究被引量：1
- 2014年
- 【目的】以陕西省横山县1990年的TM图像和2013年的OLI图像作为基础数据源,准确获取横山县土地覆盖专题信息,并制作土地利用类型转换图谱。【方法】对图像预处理后,将横山县10种土地利用类型分别归属到不同的专题层,按照提取难度排列各专题层的处理顺序;对于一个专题层针对性的构建特征空间,并辅助专题图件在特征空间中通过全局阈值分割,获取目标土地利用类型的概貌信息;将包含一层概貌信息的二值图像作为掩膜文件与原图像进行求交运算,依据剩余地物之间的光谱特征和形态特征差异选取尺度,对求交结果依次执行面向对象分割、SVM监督分类和基于数学形态学开闭运算的分类后处理操作,以进一步分离出较难识别的背景地物,获取目标土地利用类型的精确空间分布信息;复合各专题层的提取结果,形成一期的土地覆盖分类结果,然后由两期结果制作横山县1990-2013年土地用类型转入、转出图谱。【结果】分层分级提取方法依据目标土地利用类型对象与背景地物对象的光谱特征和形态特征差异,对多光谱遥感图像逐层逐级分解计算,有效减少对光谱特征微弱、混淆地物的漏分误判现象,降低椒盐效应。两期TM/OLI图像提取结果的总体分类精度和Kappa系数分别为82.31%和0.775,81.26%和0.762。【结论】实验所设计的专题信息提取方法能够较为准确、快速地获取横山县土地覆盖专题信息,为解译黄土高原水蚀风蚀交错带TM/OLI图像提供一个新的思路。
- 刘炜王聪华董建民雒伟群
- 关键词：遥感图像
- 基于多源数据的西藏传统古建筑三维精细化重建——以布达拉宫为例被引量：7
- 2019年
- 西藏传统古建筑是我国文化遗产的艺术瑰宝,三维重建为这些优秀历史遗迹保护与修复提供了途径。布达拉宫是西藏特有的古堡式建筑群,结构复杂、造型独特,难以使用单一数据源来精确还原其真实空间三维模型。提出了一种基于多源数据的三维重建方法,针对古建筑不同部位、特点及精度要求,采用多种数据源和多种技术相结合的方法进行建模。结果表明,三维模型逼真度高、效果良好,为数字化旅游提供了三维模型资源、古堡式建筑群数字化存档和后期的修缮工作提供了重要的依据。
- 杨晓波李欣亮赵青曹瑞雪魏士祥
- 关键词：多源数据
- 对数变换、导数变换的高寒草地反射光谱特征分析与识别——以那曲地区HJ-1A/HSI图像为例被引量：3
- 2020年
- 对比3种类型高光谱数据以及2种分类算法,从那曲地区HSI高光谱图像上识别4个草种。结合实地踏勘从HSI高光谱图像上采集藏北嵩草、紫花针茅、高山蒿草和小嵩草这4个草种的原始光谱反射率数据,并分别进行导数变换、对数变换,得到4个草种的原始光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱。对这3种光谱数据进行谱线波形分异特征比较、单因素方差分析以及相关分析,从这3种光谱数据中提取出各自适用的敏感谱段,然后将3种光谱数据的敏感谱段分别导入KICA-NFCM算法,通过对HSI图像分类识别出4个草种。对比3种光谱数据各自分类图的识别精度,评价3种光谱数据敏感谱段的适用性;再将3种光谱数据的敏感谱段分别导入ICA-FCM算法,与KICA-NFCM算法分类结果比较对4个草种的识别精度。结果显示谱线波形分异特征比较、单因素方差分析以及相关分析表明,原始光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱的敏感谱段分别为788~925, 711~742, 669~682与788~925 nm;使用这3种光谱数据进行KICA-NFCM分类,总体精度、 Kappa系数分别为75.38%, 0.685, 81.26%, 0.752, 87.65%, 0.823;使用3种光谱数据进行ICA-FCM分类,总体精度、 Kappa系数分别为64.39%, 0.569, 67.74%, 0.604, 73.14%, 0.662。比较结果表明对数变换能够增强多组相似光谱数据之问的峰谷特征差异,为通过谱线波形分异特征比较选取敏感谱段创造条件;KICA-NFCM算法可以优化输入特征、并引入加权邻域空间信息计算隶属度函数,针对性解决了标准FCM算法在处理高光谱图像时,目标识别过程受邻域噪声影响,分类图像"椒盐效应"显著、同质区域连通性差的问题。结果表明:应用"对数变换光谱/KICA-NFCM算法"组合能够最准确的从HSI图像上识别4个草种,有效减少混分误判现象,为精准开展高寒草地成像高光谱观测提供技术基础。
- 刘炜孙海霞杨晓波董建民
- 关键词：隶属度函数
- 结合分层技术和SVM监督分类的植被专题信息提取
- 2015年
- 比较最大似然法与"结合分层技术和SVM监督分类"方法,从神木县OLI图像上识别7种主要植被类型的精度。将神木县7种主要植被类型划入5个专题图层;对图像进行LBV变换后,通过阈值分割获取目标植被类型的概貌图像;以波段L、V、B作为有效特征进行面向对象分割和SVM监督分类,并在分类后执行开、闭运算操作,获得目标植被类型的精确提取结果;将该提取结果作为掩膜区域从原图上去除;重复上述过程依次处理5个专题图层,将各专题层提取结果叠加形成分类图;与最大似然法分类结果进行比较。结果表明,"结合分层技术和SVM监督分类"的方法能够有效降低OLI图像分类后的"椒盐效应",准确识别神木县7种植被类型,总体分类精度和Kappa系数分别为85.32%、0.796,较最大似然法分类结果分别提高了16.46%和17.93%。
- 刘炜
