纪则轩
- 作品数：39 被引量：199H指数：8
- 供职机构：南京理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金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医药卫生电子电信更多>>
- 高光谱遥感数据高效处理理论与方法
- 吴泽彬韦志辉肖亮徐洋孙乐刘建军黄伟纪则轩张
- 高光谱遥感探测是国际遥感技术发展的前沿，属于中国《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》的重点领域和优先主题。高光谱遥感探测在环境监测、国土资源利用、精准农业、城市规划、军事侦察等关系国计民生的关键领...
- 关键词：
- 关键词：高光谱成像仪数据处理软件
- 基于深度投票模型的SD-OCT图像GA病变分割方法
- 本发明公开了一种基于深度投票模型的SD‑OCT图像GA病变分割方法。该方法首先构造五层深度网络模型，第一层为输入层，第五层为输出层，隐含层由三层稀疏自编器构成。训练阶段，直接将具有1024维特征的带标记正负样本输入到深度...
- 纪则轩陈强
- 文献传递
- 基于互斥性标签K‑SVD及多尺度稀疏的高光谱图像分类方法
- 本发明公开了一种基于互斥性标签K‑SVD及多尺度稀疏的高光谱图像分类方法。将高光谱三维图像转换为二维矩阵，对每一类样本按照相同比例提取像素作为训练样本，剩余为测试样本，对训练样本进行逐类扩展及标签转换，依据扩展后的训练样...
- 纪则轩谢梦蓝孙权森
- 文献传递
- 利用自适应图像块划分的图像噪声强度估计被引量：5
- 2015年
- 传统的基于图像块划分的噪声强度估计方法通常先将图像划分为若干规则矩形图像块,并利用其中平滑的图像块进行噪声强度计算.然而当图像的结构信息比较丰富时,传统的方法往往会出现较大的偏差.为了解决该问题,提出一种基于自适应图像块划分的图像噪声强度估计方法.首先结合图像的空间邻域信息,将含噪图像划分为若干贴合图像局部边缘、纹理等结构信息的自适应图像块;然后根据所划分图像块的统计特性,通过散点图统计法选取出平滑的自适应图像块;最后利用平滑自适应图像块估计图像的噪声强度.实验结果表明,相比于已有的噪声估计方法,该方法在针对不同噪声强度、不同复杂程度的图像时更加准确和稳定.
- 傅鹏孙权森纪则轩
- 关键词：噪声估计高斯噪声
- 基于结构相似性快速鲁棒的可见光图像与SAR图像配准方法
- 本发明公开了一种基于结构相似性快速鲁棒的可见光图像与SAR图像配准方法。首先使用有理多项式系数模型RPC对待配准的可见光图像与SAR图像进行粗配准；然后，使用改进的角点检测方法对可见光图像进行感兴趣点检测，再均匀的选择一...
- 纪则轩秦杰孙权森
- 文献传递
- 针对多云雨地区的SAR与多光谱遥感数据的融合方法
- 本发明公开了一种针对多云雨地区的SAR与多光谱遥感数据的融合方法，采用基于暗通道的像素级融合方法，从多光谱图像中提取暗通道信息作为融合权重，本方法可以消除云层对多光谱图像的影响，将被云层遮挡的地物使用SAR图像中的信息进...
- 纪则轩靳曼雨孙权森
- 文献传递
- 基于判别子字典及多尺度超像素的高光谱图像分类方法
- 本发明公开了一种基于判别子字典及超像素的高光谱图像分类方法。该方法对标签一致的KSVD字典学习方法进行改进，在子字典学习的过程中引入了全局的标签信息作为约束。利用此方法结合多尺度超像素策略，突破了字典对训练样本数量的依赖...
- 纪则轩涂枭孙权森
- 基于深度卷积网络模型的SD-OCT图像CNV病变检测方法
- 本发明公开了一种基于深度卷积网络模型的SD‑OCT图像CNV病变检测方法。该方法使用DarkNet‑53模型提取特征，在预测模块使用三种不同的尺度的特征层进行预测，随后倾斜非最大值抑制去除多余预测框。训练阶段，将具有10...
- 纪则轩周天鹏陈强
- 文献传递
- 鲁棒空间约束的模糊聚类图像分割被引量：5
- 2014年
- 目的为进一步提高分割精度,在模糊聚类的基础上引入统计信息,提出一种鲁棒型空间约束的模糊聚类分割算法。方法基于局部空间信息的先验概率与后验概率,提出一种新型空间约束项,并通过卷积操作提高运行效率;进而引入负对数联合概率作为测度函数,进一步提高算法对于各像素点所属类别的甄别能力;同时将测度函数与空间约束项整合至目标函数中,通过迭代更新各参数达到最小化目标函数的目的。结果对于合成图像的实验结果表明,本文算法对于噪声类型和噪声强度具有较强的鲁棒性;对于彩色图像的实验结果表明,在适当的特征描述符的辅助下,本文算法也能够获得令人满意的分割结果和较高的分割精度。结论本文算法克服了现有算法的缺陷,进一步提升了图像的分割精度。其适用于分割带噪声图像,且在适当纹理特征的辅助下分割彩色图像,与同类算法的比较实验结果验证了本文算法的有效性。
- 刘金尧纪则轩
- 关键词：图像分割模糊聚类空间信息彩色图像
- 基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法被引量：8
- 2016年
- 图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间,算法在实用性上有较大优势。
- 查易艺孙权森罗楠纪则轩
- 关键词：遥感图像配准RANSAC算法
