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国家自然科学基金(61102128)

作品数：9 被引量：65H指数：5
相关作者：杜博张乐飞张良培熊维胡文斌更多>>
相关机构：武汉大学中国人民解放军海军工程大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中国博士后科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>

文献类型

  • 9篇中文期刊文章

领域

  • 8篇自动化与计算...
  • 2篇天文地球

主题

  • 6篇图像
  • 4篇光谱图像
  • 4篇高光谱图像
  • 2篇形态学
  • 2篇形态学特征
  • 2篇人脸
  • 2篇人脸识别
  • 2篇降维
  • 1篇多线性
  • 1篇学习机
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感影像
  • 1篇余弦
  • 1篇张量分析
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇人脸识别方法
  • 1篇人脸图像
  • 1篇生物信息
  • 1篇识别方法

机构

  • 9篇武汉大学
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 9篇杜博
  • 8篇张乐飞
  • 6篇张良培
  • 2篇熊维
  • 1篇胡文斌
  • 1篇许明明
  • 1篇陈勇
  • 1篇张帆
  • 1篇赵锐
  • 1篇王挺
  • 1篇张玉香

传媒

  • 3篇光子学报
  • 3篇计算机科学
  • 2篇武汉大学学报...
  • 1篇华中科技大学...

年份

  • 3篇2015
  • 2篇2014
  • 4篇2013
共 9 条 记 录，以下是 1-9
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排序方式：
基于类别可分性的高光谱图像波段选择被引量：7
2015年
高光谱遥感数据具有丰富的光谱信息,应用十分广泛,但其冗余的光谱信息有时会限制高光谱图像的分类等的精度以及计算复杂度。为了提高解译效率,高光谱图像降维不可或缺,这也是高光谱图像处理的研究热点之一。提出了一种基于类别可分性的高光谱图像波段选择方法(Endmember Separability Based band Selection,ESBB),该方法通过Mahalanobis距离最大化图像中各类地物的可分性来确定最优的波段组合。相较于其他监督波段选择算法,该方法不需要大量训练样本,不用对每个组合做分类处理。对波段选择后的结果进行分类的实验结果证明,该方法是一个快速有效的波段选择方法,可以得到一个较好的分类精度。
许明明张良培杜博张乐飞
关键词：高光谱图像
一种基于背景自学习的高光谱图像生物信息提取方法被引量：3
2015年
为了提取指纹、癌变区域等重要的生物信息,传统方法一般是使用物理、化学手段直接作用在信息载体上,这不仅需要较长时间,容易对原有信息及载体造成破坏,而且提取过程不可重现、精度较低。高光谱成像技术避免了获取信息时物理接触造成的破坏,能多次稳定获取图像,成为了一种优秀的生物信息采集途径。在此介绍一种基于背景自学习的高光谱图像信息提取方法,它解决了传统非结构化背景模型适应性不强的问题,利用空间光谱信息进一步提升了信息提取精度。实验证明,该方法能有效对背景信息进行估计,提取完整的生物目标信息,精度优于传统目标信息提取方法。
张玉香高旭杨王挺张乐飞杜博
关键词：高光谱图像
一种结合波段分组特征和形态学特征的高光谱图像分类方法被引量：5
2014年
如何准确识别图像中的类别信息,是计算机视觉和模式识别领域的重要研究问题。遥感卫星图像数据,尤其是高光谱等遥感图像数据的出现,将空间信息与光谱信息集成于同一数据集中,丰富了图像信息来源。如何准确地识别高光谱图像中的地物类别,已经成为了图像处理和模式识别领域的热点问题。面向高光谱图像数据提出了一种基于波段分组特征和形态学特征的高光谱图像分类方法,结合空间和光谱特征提高分类精度。通过真实的高光谱数据实验证明:利用波段分组可以有效地保持光谱特征,降低数据冗余;在波段分组基础上结合形态学特征进行分类,比传统分类方法的分类精度明显提高。
张帆杜博张良培张乐飞
关键词：高光谱图像形态学支持向量机
一种融合光谱匹配和张量分析的高分辨率遥感影像目标探测器被引量：1
2013年
提出了一种基于光谱分析理论和张量代数理论的高分辨率遥感影像目标探测器。首先在向量空间中对目标光谱进行特征匹配;然后对光谱特征与目标相似的像素进行空间-光谱特征一体化张量描述,进而在张量特征空间中对目标和背景进行分类。实验表明,张量学习机能够有效地对高分辨率影像进行目标识别。加入光谱特征匹配后的目标探测器能够极大地降低目标探测时间,同时进一步提高目标探测精度。
陈勇杜博张乐飞张良培
高光谱图像降维的判别流形学习方法被引量：14
2013年
本文提出了一种高光谱图像降维的判别流形学习方法.针对获取的大量遥感对地观测数据存在大量冗余信息的特点,引入改进的流形学习方法对高光谱遥感数据进行降维处理,以提高遥感图像自动分类的总体准确度.该方法充分利用遥感图像自动分类中训练样本的判别信息,将输入样本的类别信息加入到常规流形学习方法的框架中,从本质上提高输出的特征在低维空间中的判别力.同时,引入线性化模型以解决流形学习方法中常见的小样本问题.对高光谱遥感图像自动分类的实验表明,基于判别流形学习的高光谱遥感图像自动分类方法能够显著地提高图像分类准确度.
杜博张乐飞张良培胡文斌
关键词：流形学习
基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构被引量：6
2013年
提出了基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构算法,该算法依据K-L变换的原理找到用于图像压缩的投影矩阵,进而对人脸图像进行压缩.同时,也可以通过投影矩阵对人脸图像进行数据重构.通过在FERET和BioID人脸数据库的相关实验表明,与常规的主成分分析算法相比,张量主成分分析算法在同样的压缩比水平上能够实现更优的重构图像,定量分析表明张量主成分分析算法的重构误差和峰值信噪比亦优于常规的主成分分析算法.
杜博张乐飞章梦飞熊维
关键词：人脸识别主成分分析图像压缩图像重构
基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类法被引量：25
2014年
针对传统融合空间和光谱特征方法仅使用单一空间特征,并未充分利用其双高分辨率的特点,提出了一种基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类方法.首先利用传统主成份分析变换降低高光谱影像的维数,消除空间相关性,然后对每一主成分采用灰度共生矩阵提取纹理特征,获得扩展纹理特征,最后结合形态学特征和部分光谱特征进行高光谱影像的分类.实验证明,本文提出的方法能更好地克服传统光谱特征分类的局限性,提高高光谱影像的分类准确度.
王增茂杜博张良培张乐飞
关键词：形态学特征纹理特征灰度共生矩阵
一种基于多维正交判别子空间投影的人脸识别方法被引量：4
2015年
人脸识别中,传统数据降维方法将人脸图像重排列成向量后进行处理,丢失了数据本身的结构特性,导致识别精度不高。本文发展了一种基于张量的数据降维方法——多维正交判别子空间投影。该算法直接用张量描述人脸,并通过张量到矢量投影(tensor to vector projection,TVP)将张量数据投影到向量判别子空间。此方法寻找相互正交的投影向量集,使得判别子空间中数据类间离散度最大,同时类内离散度最小;进而利用TVP投影将高维张量数据映射成低维向量数据,在合适的约束条件下,这些降维后的向量特征数据是整个人脸数据中最具代表性的特征数据;最后,使用k最近邻(KNN)分类器将这些特征数据分类。利用经典人脸数据库ORL进行实验,验证了本文方法的有效性。
熊维张乐飞杜博
关键词：降维子空间投影人脸识别
一种基于核特征空间的鲁棒性高光谱异常探测方法被引量：1
2013年
传统高光谱异常探测器的背景统计信息易受异常目标干扰,鲁棒性较差,且难以探测非线性混合的异常目标.针对此问题,运用核特征投影理论,在异常探测器的背景信息构建中引入鲁棒性分析方法,提出了一种在核特征空间中具有鲁棒性的异常探测方法.该方法可以在不需要确定具体的非线性映射函数下,将高光谱数据从低维空间映射到高维特征空间,背景和目标在特征空间中可以用线性模型表示,并在特征空间中构造鲁棒性的探测器.该方法揭示了地物光谱间的高阶特性,可以较好地反映地物分布复杂的目标光谱特性.通过高光谱真实影像和模拟数据的实验证明:1)本文提出的异常探测方法具有更优的受试者工作特征曲线和曲线下面积统计值,目标和背景的分离度更大;2)在核特征空间内,排除异常目标对背景统计信息的干扰,有助于进一步提高探测准确度;3)特征提取可以更好地利用目标和背景的光谱区分性,是异常探测的重要步骤.
赵锐杜博张良培
关键词：鲁棒分析高光谱图像
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