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基于噪声水平估计的图像盲去噪被引量：4: 2015年; 三维块匹配(BM3D)去噪是当前去噪性能最好的算法之一.但由于时间复杂度较高,而且需要输入精确的图像噪声水平参数,极大地限制该算法的广泛应用.因此,文中首先采用基于网格的块匹配策略,提出快速三维块匹配(FBM3D)算法.然后提出基于迭代的盲图像噪声水平估计算法,由SVM学习算法确定迭代的初始值,再由图像质量判定迭代是否终止.测试实验表明,与原始的BM3D算法相比,该算法在计算效率、视觉感知效果和定量评测方面均有明显改善.; 方帅夏秀山曹洋于磊; 关键词：图像去噪

面向误差补偿的高光谱与多光谱图像融合被引量：1: 2023年; 目的在高光谱和多光谱融合领域,光谱字典学习是一种常用的方法,但是这种算法获得的融合结果不可避免地会损失一部分空间信息。针对这一问题,本文提出了一种面向误差补偿的高光谱和多光谱融合框架,即先利用低分辨率图像构建出误差,再将构建的误差对字典学习所得初步结果进行补偿,从而捕获更多的空间信息和光谱信息。方法设计了一种基于局部区域的注入系数,使得到的系数能够根据局部区域的光谱特性自适应地调整误差信息的注入权重,从而避免注入过多或者过少的空间信息而导致光谱失真。为了保证融合结果在提升空间分辨率的同时不发生光谱畸变,在梯度域提取多光谱图像的空间结构,构造变分模型,并将光谱字典学习得到的初步结果与计算出的系数相结合构成优化项并将该优化项与变分模型结合,构建出一个新的模型,通过迭代更新,逐步提升补偿系数的精度和融合结果的质量。结果分别在两个公开数据集上与其他算法进行对比,实验结果表明,本文算法在评价指标和视觉效果上都取得明显提升。从主观分析来看,本文方法可以得到融合质量高、视觉效果自然清晰的目标图像。从客观评价指标来看,在Pavia University数据集上的实验结果在ERGAS(relative dimensionless global error in synthesis)、SAM(spectral angle mapper)、RMSE(root mean square error)指标上与次优方法相比,分别提升了4.2%、4.1%和2.2%;在AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)数据集上分别提升了2.0%,4.0%和3.5%。结论本文算法在有效提升融合结果空间分辨率的同时,很好地保持了光谱信息。且在不同数据集上取得了较优的表现,具有一定的鲁棒性。; 方帅许漫; 关键词：遥感字典学习误差补偿

基于RSSI障碍势能矫正的定位算法被引量：9: 2017年; 针对因障碍物较多而导致基于RSSI测距的室内定位算法精度较低的问题,提出采用基于RSSI测距与非测距结合定位算法的思想,在基于RSSI测距的原定位算法计算结果的基础上,引入室内障碍物对信号传播干扰的特征信息作参考,修正原定位算法中测得的阅读器到信号源的距离矢量;同时考虑到障碍物与信号源的相对位置关系,采用基于障碍势能的加权质心定位算法,迭代矫正定位结果。相较原定位算法结果而言其定位精度提高了近50%。; 乐志伟王浩谢小军; 关键词：RSSI测距障碍物

基于立体视觉分析的显著性区域检测算法被引量：10: 2015年; 针对传统单目视觉显著性模型存在细节丢失,不适用于复杂场景等问题,提出一种基于立体视觉分析的显著性区域检测算法。首先,采用基于图的分割方法将图像分割成不同区域,根据颜色和视差以及空间相干性计算颜色复杂度和视差复杂度。其次,对两者进行显著性聚合,计算像素对比度从而得到区域对比度。最后,引用视差信息计算局部对比度后,进行融合归一化,获得显著图。该算法适用于背景纹理复杂的立体图像显著性区域检测,检测的显著图细节突出,边缘锐利。实验结果表明,该算法优于其他显著性算法,符合人类视觉机制,在立体图像数据集上获得了75%正确率和88%召回率。; 汪婷方帅于磊; 关键词：视差立体视觉

人造光照下的单幅雾天图像复原被引量：2: 2015年; 当前基于单幅雾天图像复原算法的研究都是在光照充足的情形下(白天),这种情形下的光照主要来自天空光。然而,对于在光照主要来自人造光(夜间)的雾天图像复原算法的研究屈指可数。因此提出了新的基于人造光照下的雾天成像模型,并同时考虑了不均匀的环境光和对图像的光照补偿。检测出光源位置,根据光源的发光特性求出环境光和光照补偿系数,利用提出的新模型求出清晰的图像,使用基于边缘颜色恒常性(EBCC)来对颜色进行校正。实验结果表明,该算法优于其他算法。; 鲁丹方帅邵堃; 关键词：去雾颜色恒常性

增强类可分性的高光谱图像分类被引量：4: 2021年; 目的在高光谱图像分类中,由于成像空间分辨率较低,混合像元大量存在。混合像元使得不同类别的光谱特征发生改变,失去原有的独特性,类内差异变大,类间差异变小。针对这一问题,本文提出基于分组滚动引导滤波的策略。同时针对高光谱图像中存在的"维数灾难"问题,提出了弹性网逻辑回归分类器的框架。方法通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)算法生成具有判别性的引导图,对高光谱图像的每个波段执行滚动引导,从而让光谱曲线呈现类内凝聚、类间距离增大的趋势。通过构造逻辑回归目标函数的L1&L2范数正则项约束进行嵌入式波段选择,为每个类别选择出各自可分性强的波段,同时可以使高度相关性的波段保留下来作为分类依据。最后使用邻域优化策略对分类后结果进一步优化,提升分类精度。结果分别在3个实验数据集上与其他分类算法进行对比,实验结果表明,本文算法的分类结果取得明显提升。本文算法的总体分类精度(overall accuracy,OA)在Indian Pines、Salinas和KSC(Kennedy Space Center)数据集上分别为96.61%、98.66%和99.04%,比其他算法平均分别高出4.8%、3%和1%,同时也在Indina Pines数据集中进行了对比实验以验证增强混合像元光谱可分性和波段可分性算法的有效性,对比实验结果表明本文算法改善了分类效果。结论分别在光谱特性和波段选择两个环节增强类可分性,分类精度取得明显提升;同时,本文算法适合不同的数据集,并且在不同数量的训练样本下OA均表现较优,算法具有一定的鲁棒性。; 方帅张坤张晶张晶曹洋; 关键词：遥感高光谱图像分类

多追捕者-单-逃跑者追逃问题实现成功捕获的约束条件被引量：9: 2012年; 针对包含有n个追捕者及1个逃跑者的2维平面多机器人追逃问题,对实现成功捕获的约束条件进行了研究.经过理论分析得出:在机器人拥有全局视野的情况下,即使单一逃跑者性能优于每个追捕者,只要满足追捕者与逃跑者的速率比大于sin(π/n),逃跑机器人落在追捕机器人所构成的凸多边形内部且逃跑者和追捕者构成的相邻追-逃阿波罗尼奥斯圆满足两两相交(相切)这2个约束条件,则追捕者通过选择合适的追捕策略就一定可以实现成功抓捕.此外,还给出了在此约束条件下的追捕者和逃跑者的追逃策略.多组仿真实验同样证明了本文提出的约束条件是正确的.; 方宝富潘启树洪炳镕丁磊蔡则苏; 关键词：多机器人系统

基于类解混的高光谱和多光谱图像融合算法被引量：9: 2020年; 基于解混合的图像融合算法存在的2个问题:(1)用低分辨率高光谱图像(low-resolution hyperspectral image,LR-HSI)的光谱特征重建高分辨率高光谱图像(high-resolution hyperspectral image,HR-HSI),而LR-HSI的空间降质会导致光谱的精度损失;(2)基于非负矩阵解混的算法由于目标函数非凸性,其求解对初始值敏感,导致端元和丰度值不稳定.为解决此问题,提出基于类解混的高光谱图像融合算法.首先,利用模糊c均值算法对图像聚类,以距离聚类中心最近的像素代替解混端元,避开了直接解混导致的解不稳定问题.其次,为每类地物分别学习基于广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)的相同场景HR-HSI和LR-HSI在光谱域的非线性映射关系,弥补由于空间降质导致的端元光谱精度损失.文中借鉴解混合思想,由低分辨率高光谱图像的端元重建高分辨率高光谱图像的端元,将其与高分辨率多光谱图像(high-resolution multispectral image,HR-MSI)的稀疏系数结合得到HR-HSI.在4组数据集上验证本算法性能,与多种融合算法比较.实验表明,Salinas数据的实验结果在SAM,RMSE和ERGAS指标与次优的方法相比,它们的数值分别降低了5.5%,5.5%和1.6%;在Cuprite数据上数值降低了1.3%,3.9%和3.8%;在Indian Pines数据上数值分别降低了1.7%,4.0%和3.9%;在Pavia Center数据上,采用双三次插值时在SAM和ERGAS指标上与次优的方法相比数值分别降低了2.9%和8.5%;采用双线性插值时数值分别降低了3.5%和3.4%.所以,文中算法在有效地提升空间分辨率的同时,很好地保持了光谱信息.; 方帅朱向东曹风云; 关键词：图像融合广义回归神经网络超分辨率

面向大中型机房的RSSI定位算法研究: 2017年; 针对大中型机房中信号阅读器只能部署在较高安全位置,不能直接采用基于测距的接收的信号强度指标(received signal strength indication,RSSI)定位算法进行三维定位的问题,文章通过分析机房内特有的室内环境,提出了在原定位算法计算结果的基础上,采用逼近定位算法的方案。考虑障碍物对信号传播的遮挡,修正测距算法中阅读器到有源标签的距离矢量;引入参考节点方向矢量权重,改善加权质心法,迭代矫正定位,并对异常结果进行矫正处理。相比基于RSSI原定的定位算法,其结果不仅给出了三维坐标,在平面上的定位精度也提高了约60%。; 林航李葵林杰华乐志伟王浩周立; 关键词：有源标签

基于模糊结构图的模糊核估计被引量：7: 2017年; 图像结构边缘对模糊核估计有重要意义.近年来许多成功的算法都致力从潜在清晰图像中分离出结构边缘形成中间图像,然后用其与模糊图像一起估计模糊核.但是这些算法忽视了从模糊图像中分离出结构边缘对应的部分,导致核估计过程中目标函数的数据项不平衡.针对这一问题,本文利用中间图像和潜在模糊核产生二值模板对模糊图像进行处理,分离出结构边缘对应的部分,并用其修正目标函数.此外本文提出采用L0范数同时约束幅值域和梯度域的正则项,从而缩小核估计的解空间.多个标准测试数据库上实验结果表面,本文算法无论在鲁棒性还是准确性方面均具有更好的效果.; 方帅刘远东曹洋刘永进; 关键词：去模糊反卷积模糊核图像复原

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国家自然科学基金(61175033)

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