基于单演信号理论的SAR图像配准 被引量：3

1

作者 王国力 周伟 +2 位作者 柴勇 关键 何友 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1779-1785,共7页

该文提出一种基于单演信号理论的SAR图像配准的新算法。利用单演信号局部特征构造一个单演相位一致函数,用来检测SAR图像特征。利用单演信号分量构造单演向量,通过求单演向量相关,解决SAR图像特征点的匹配问题。实验结果显示,算法能较... 该文提出一种基于单演信号理论的SAR图像配准的新算法。利用单演信号局部特征构造一个单演相位一致函数,用来检测SAR图像特征。利用单演信号分量构造单演向量,通过求单演向量相关,解决SAR图像特征点的匹配问题。实验结果显示,算法能较好完成SAR图像自动配准。 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 单演信号 图像配准

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基于单演信号多重集典型相关分析的SAR目标识别方法 被引量：7

2

作者 王源源 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第10期7-11,29,共6页

提出了一种基于多层次单演信号特征的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。为了充分利用多层次单演信号特征的鉴别力,采用多重集典型相关分析(MCCA)分别对各个层次上的局部幅度、局部相位以及局部方位进行融合。融合得到的特征矢量包含... 提出了一种基于多层次单演信号特征的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。为了充分利用多层次单演信号特征的鉴别力,采用多重集典型相关分析(MCCA)分别对各个层次上的局部幅度、局部相位以及局部方位进行融合。融合得到的特征矢量包含了不同层次之间各类特征的内在相关性。在分类阶段,采用联合稀疏表示(JSR)对3类特征融合得到的特征矢量进行联合决策,进一步发掘不同特征之间的内在相关性。最后,根据联合稀疏表示输出的重构误差判定目标类别。基于MSTAR数据集对提出方法进行了性能测试,结果证明了其有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 单演信号 多重集典型相关分析 联合稀疏表示

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单演信号在红外图像目标分类中的应用研究 被引量：1

3

作者 杨雅志 李骏 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期545-551,共7页

红外成像是夜间观测的重要手段,在军事民用领域都有着广泛运用。针对红外图像目标分类问题,将单演信号引入用于特征提取,用于对目标特性的分析。经过单演信号处理后的红外图像可用幅度、相位和方位三个成分描述。对于每一个成分的多尺... 红外成像是夜间观测的重要手段,在军事民用领域都有着广泛运用。针对红外图像目标分类问题,将单演信号引入用于特征提取,用于对目标特性的分析。经过单演信号处理后的红外图像可用幅度、相位和方位三个成分描述。对于每一个成分的多尺度结果,采用矢量串接以及降采样结合的方式构建单一特征矢量。最终构造得到的三个特征矢量能够反映目标的多层次特性。采用联合稀疏表示作为三种单演信号特征矢量的表征模型。在重构过程中,充分利用三类特征之间的关联性从而提高整体重构精度。在不同类别上按照联合稀疏表示的求解结果计算对于测试样本的重构误差,进而决定测试样本的类别信息。该方法通过单演信号获取红外图像中目标的多层次特性,基于联合稀疏表示模型对这些特征进行充分分析和挖掘,从而提高目标分类的精度和稳健性。实验基于公开的中波红外(Medium wave infrared,MWIR)图像数据集开展,分别对原始样本、模拟噪声样本以及模拟遮挡样本进行分类。根据实验结果,并与几类现有算法对比,反映了所提方法对于红外图像目标分类问题能够取得更高的有效性和稳健性。 展开更多

关键词 红外图像 目标分类 单演信号 联合稀疏表示

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一种融合多模式单演特征的人脸识别方法 被引量：6

4

作者 李昆明 王玲 +1 位作者 闫海停 刘机福 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期1246-1251,共6页

为了更好地利用单演幅值和区域主方向信息,分别提出了一种单演韦伯差异激励局部块二值模式和单演区域主方向模式,并在此基础上进一步采用分块子模式策略融合两种特征。该方法首先对单演幅值求取差异激励,将差异激励分解为正值和幅值图像... 为了更好地利用单演幅值和区域主方向信息,分别提出了一种单演韦伯差异激励局部块二值模式和单演区域主方向模式,并在此基础上进一步采用分块子模式策略融合两种特征。该方法首先对单演幅值求取差异激励,将差异激励分解为正值和幅值图像;然后对正值和幅值图像采用基于分块的局部二值模式编码,采用主成分分析方法求取单演区域主方向,并对主方向进行均匀量化,再采用异或编码。在获取两种特征后,采用分块子模式的策略对两种特征进行加权融合。在AR和CAS-PEAL上的实验表明,MWLMBP和MDOP两种特征提取方法能够有效提取图像的判别信息,进一步融合两种特征的方法能够有效增强特征的分类能力,提高特征的识别性能。 展开更多

关键词 单演信号 韦伯 局部二值 主成分分析 区域主方向

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融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别 被引量：3

5

作者 杨恢先 贺迪龙 +2 位作者 谭正华 刘凡 刘阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期150-155,共6页

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式(MCSLBP)的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式(CS-LBP)对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位... 针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式(MCSLBP)的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式(CS-LBP)对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 人脸识别 单样本 单演信号 中心对称 幅值相位方向模式 中心对称局部二值模式(CS-LBP)

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一种基于单演相位局部差分二值模式的人脸识别方法 被引量：2

6

作者 李昆明 王玲 +1 位作者 闫海停 刘机福 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第11期2210-2216,共7页

提出一种融合单演方向和尺度间互补信息的单演相位局部差分二值模式的人脸识别方法。该方法首先提取图像的单演相位,对单演相位进行局部差分,求绝对值,并进行二值编码;接着对单演方向和相位尺度间对应的相位点进行二值编码;然后将单演... 提出一种融合单演方向和尺度间互补信息的单演相位局部差分二值模式的人脸识别方法。该方法首先提取图像的单演相位,对单演相位进行局部差分,求绝对值,并进行二值编码;接着对单演方向和相位尺度间对应的相位点进行二值编码;然后将单演方向编码、相位尺度间编码、同一尺度的单演相位差分二值编码按顺序排列形成单演相位差分模式;最后采用统计学的方法形成单演相位差分二值模式映射表,并将单演相位编码进行映射,从而达到保留主要特征模式、降低特征维度的目的。在ORL和CASPEAL人脸库上的实验表明,该方法具有很好的识别性能。 展开更多

关键词 单演信号 相位 差分 二值编码 统计模式

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结合空间显著性的融合单演二元模式面部情感分类

7

作者 王凯 刘甲甲 +3 位作者 江晓亮 袁建英 熊鹰 李柏林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期921-925,共5页

针对图像Gabor变换计算代价和存储空间开销较高的问题,提出一种基于单演信号分析的人脸表情描述方法。该方法首先采用单演信号分析将人脸图像分解为单演幅度、相位和方向三个图像,并将其划分为多个矩形块子区域;然后在三幅图像的子区域... 针对图像Gabor变换计算代价和存储空间开销较高的问题,提出一种基于单演信号分析的人脸表情描述方法。该方法首先采用单演信号分析将人脸图像分解为单演幅度、相位和方向三个图像,并将其划分为多个矩形块子区域;然后在三幅图像的子区域上提取相应的由空间显著性加权的单演幅度、相位和方向二元模式特征直方图;最后将结合了空间显著性的三个加权特征进行融合增强特征的可分辨性。在JAFFE人脸表情数据库上的实验结果表明,该方法能有效提取人脸表情特征,提高人脸表情的识别率。与基于Gabor的特征相比,提出的方法具有更高的准确率和较低的特征维度。 展开更多

关键词 单演信号分析 二元模式 特征融合 面部情感分类 空间显著性

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基于斯皮尔曼等级相关的单演谱成分选择及其在SAR目标识别中的应用 被引量：12

8

作者 兰文宝 车畅 陶成云 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期414-421,共8页

特征提取是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别中的关键因素之一.文中提出联合多层次单演谱特征的SAR目标识别方法,采用单演信号对原始SAR图像进行分解,获得不同层次的单演谱成分.基于斯皮尔曼等级相关分析分解的谱成... 特征提取是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别中的关键因素之一.文中提出联合多层次单演谱特征的SAR目标识别方法,采用单演信号对原始SAR图像进行分解,获得不同层次的单演谱成分.基于斯皮尔曼等级相关分析分解的谱成分与原始SAR图像的相关性,设置相似度门限来选取若干具有较强鉴别力的谱成分.采用联合稀疏表示(joint sparse representation,JSR)对筛选得到的谱成分进行表征和分类,并基于MSTAR公开数据集在标准操作条件(standard operating conditions,SOC)和若干扩展操作条件下对多类地面车辆目标进行分类测试.实验结果表明:本文方法在SOC下对10类目标的平均识别率达到98.52%;对30°和45°俯仰角下的10类目标平均识别率分别为98.15%和72.06%;在噪声干扰条件下也可以保持良好的稳健性.综合对比,提出的方法相比现有几类SAR目标识别方法具有一定的性能优势. 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR) 目标识别 单演信号 斯皮尔曼等级相关 联合稀疏表示(JSR) 标准操作条件(SOC)

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基于单演局部主方向能量模式的人脸识别方法

9

作者 王畅平 李昆明 闫海停 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第1期163-166,225,共5页

针对人脸识别中不能有效利用图像局部能量信息的缺点,提出一种基于单演局部主方向能量二元模式的人脸识别方法。首先应用主元成分分析方法求取单演局部主方向能量,然后对单演局部主方向能量进行局部二元编码。在此基础上进一步分块,求... 针对人脸识别中不能有效利用图像局部能量信息的缺点,提出一种基于单演局部主方向能量二元模式的人脸识别方法。首先应用主元成分分析方法求取单演局部主方向能量,然后对单演局部主方向能量进行局部二元编码。在此基础上进一步分块,求取直方图,最后运用基于分块的线性判别方法进行降维,增强特征判别能力。实验结果表明,在AR和ORL人脸库上,单演局部主方向能量二元模式方法比单演幅值二元模式方法有更好的识别性能,这说明该方法能够有效提取图像的判别特征,提高系统的识别性能。 展开更多

关键词 单演信号 二元模式 PCA 主方向能量 人脸识别

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航天器太阳能板振动单演多尺度相位测量

10

作者 郑少杰 薛斌党 张国琪 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2018年第6期32-38,共7页

航天器柔性部件如太阳能帆板的振动影响其姿态镇定.本文提出了一种基于单演多尺度相位光流的航天器太阳能板振动光学成像测量方法.我们将太阳能板振动的测量看成是光流的计算,利用光流的计算来提取振动信息.首先,在单演多尺度空间表达... 航天器柔性部件如太阳能帆板的振动影响其姿态镇定.本文提出了一种基于单演多尺度相位光流的航天器太阳能板振动光学成像测量方法.我们将太阳能板振动的测量看成是光流的计算,利用光流的计算来提取振动信息.首先,在单演多尺度空间表达太阳能板图像序列;然后,基于图像序列间的局部单演多尺度相位差,估计太阳能板振动产生的光流.为了提升光流计算精度,本文在高尺度空间估计粗糙相位差,再将这个粗糙相位差逐级代入低尺度空间,精确计算相位差.仿真实验数据和地面实验数据验证了本文提出方法的有效性. 展开更多

关键词 太阳能板 振动测量 光学测量 单演信号 单演尺度空间

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一种基于保角相位的图像边缘检测新方法 被引量：15

11

作者 石美红 李青 +1 位作者 赵雪青 乔冬冬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2594-2600,共7页

为了提高边缘检测精确度与抗噪性能,该文提出一种基于保角相位的图像边缘检测新方法。该方法首先利用保角单演信号能够表达不同本征维数的图像局部结构的特点,采用指数函数计算相位偏差,有效地抑制了相位一致模型边缘检测中产生的伪边... 为了提高边缘检测精确度与抗噪性能,该文提出一种基于保角相位的图像边缘检测新方法。该方法首先利用保角单演信号能够表达不同本征维数的图像局部结构的特点,采用指数函数计算相位偏差,有效地抑制了相位一致模型边缘检测中产生的伪边缘和噪声,提高了边缘检测的精确度;其次,利用Poisson核在空域中有解析表示的优势,降低了算法复杂度。仿真实验结果表明,与现有的相位一致性图像边缘检测方法相比,该方法提取的图像边缘更精确、更完整、更均匀,对噪声具有更好的鲁棒性,同时,计算复杂度较低。 展开更多

关键词 图像处理 边缘检测 相位一致性 保角单演信号 本征维数

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图像分块匹配的SAR目标识别方法 被引量：4

12

作者 马丹丹 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期282-289,共8页

提出基于分块匹配的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法。对待识别SAR图像进行4分块处理,每个分块描述目标的局部区域。对于每个分块,基于单演信号构造特征矢量,描述其时频分布以及局部细节信息。单演信号从幅度... 提出基于分块匹配的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法。对待识别SAR图像进行4分块处理,每个分块描述目标的局部区域。对于每个分块,基于单演信号构造特征矢量,描述其时频分布以及局部细节信息。单演信号从幅度、相位以及局部方位3个层次对图像进行分解,可有效描述图像的局部变化情况,对于扩展操作条件下的目标变化分析具有重要的参考意义。对于构造得到的4个特征矢量,分别采用稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification,SRC)分别进行分类,获得相应的重构误差矢量。在此基础上,按照线性加权融合的基本思想,通过构造随机权值矩阵进行分析。对于不同权值矢量下获得的结果,经统计分析构造有效的决策变量,通过比较不同训练类别的结果,判定测试样本的类别。所提方法在特征提取和分类决策过程中充分考虑SAR图像获取条件的不确定,通过统计分析获得最优决策结果。实验在MSTAR数据集上设置和开展,包含了1类标准操作条件和3类扩展操作条件。通过与现有几类方法对比,有效证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 图像分块 单演信号 随机权值

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结合多源特征与高斯过程模型的SAR图像目标识别 被引量：1

13

作者 辛海燕 童有为 《电讯技术》 北大核心 2021年第4期454-460,共7页

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别问题,提出结合多源特征和高斯过程模型的方法。分别利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)以及单演信... 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别问题,提出结合多源特征和高斯过程模型的方法。分别利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)以及单演信号提取SAR图像的特征矢量,并将它们串接为单一矢量。三类特征从不同角度描述SAR图像目标特性,从而为目标识别提供更为有效的信息。决策分类过程采用高斯过程模型进行多元分类,基于融合特征矢量获得概率意义上的最佳决策。实验中,采用MSTAR数据集设置3类目标、10类目标、型号差异以及俯仰角差异识别问题,结果验证了提出方法的优越性能。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR) 目标识别 主成分分析(PCA) 非负矩阵分解(NMF) 单演信号 高斯过程模型

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