3维波数域成像处理方法对回波信号距离历程不做近似,成像重建精度高。机载下视阵列3D SAR跨航向阵列长度相比跨航向幅宽小很多,需将回波信号尺寸补零到成像场景尺寸以防止FFT时出现卷绕,过高的补零倍数给波数域成像处理带来内存需求和...3维波数域成像处理方法对回波信号距离历程不做近似,成像重建精度高。机载下视阵列3D SAR跨航向阵列长度相比跨航向幅宽小很多,需将回波信号尺寸补零到成像场景尺寸以防止FFT时出现卷绕,过高的补零倍数给波数域成像处理带来内存需求和运算量的激增。如果能够仅对ROI(Region Of Interest)而非整个观测场景进行成像处理就能够极大程度降低补零倍数,提高该算法的时效性。该文提出的波数域快速成像方法首先在波传播-航迹向和波传播-跨航向完成两次2维成像处理,结合两次2维成像处理结果确定ROI,最后使用3维波数域算法对ROI进行3维精确重建。实验数据验证了该文算法的有效性。展开更多
感兴趣区域（regions of interest,ROIs）的选择及其光谱提取是高光谱图像无损检测分析的关键一步。为快速准确检测羊肉pH,在473～1 000nm波段,开展了两种不同提取ROIs方法对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究。采用＂矩形区域法＂和＂图...感兴趣区域（regions of interest,ROIs）的选择及其光谱提取是高光谱图像无损检测分析的关键一步。为快速准确检测羊肉pH,在473～1 000nm波段,开展了两种不同提取ROIs方法对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究。采用＂矩形区域法＂和＂图像分割法＂两种ROIs方法分别获得相应的122条羊肉光谱,对比了不同预处理方法对建模效果的影响,并比较了两种ROIs方法下逐步多元线性回归（SMLR）、主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLSR）的模型精度。结果表明,提取光谱数据建模中SMLR和PLSR模型效果分别最优。＂矩形区域法＂提取ROIs对应的SMLR模型校正集的相关系数（R_（cal））和均方根误差（RMSEC）分别为0.85和0.085,预测集的相关系数（R_p）和均方根误差（RMSEP）分别为0.82和0.097。＂图像分割法＂提取ROIs对应的PLSR模型校正集的Rcal和RMSEC分别为0.95和0.050,预测集的Rp和RMSEP分别为0.91和0.071。其次通过比较＂矩形区域法＂和PCR,SMLR和PLSR三个模型中,＂图像分割法＂提取的ROIs光谱数据建模效果较优。表明,应用高光谱图像技术结合＂图像分割法＂提取ROIs快速无损准确检测羊肉pH具有可行性。展开更多
提出了一种基于视觉注意机制的图像感兴趣区域(regions of interest,ROI)纹理块鲁棒水印方案,用视觉注意模型计算出图像的显著图,基于显著图坐标和图像纹理区,采用调整Tchebichef矩系数的方法对感兴趣区域进行水印的嵌入,用于保护图像...提出了一种基于视觉注意机制的图像感兴趣区域(regions of interest,ROI)纹理块鲁棒水印方案,用视觉注意模型计算出图像的显著图,基于显著图坐标和图像纹理区,采用调整Tchebichef矩系数的方法对感兴趣区域进行水印的嵌入,用于保护图像的感兴趣区域。该算法实现了对图像感兴趣区域的有效自动分割,提高了计算机图像分析与处理的有效性和针对性,对图像压缩、滤波、噪声添加、背景替换以及恶意剪切等攻击均具有很强的鲁棒性。展开更多
文摘3维波数域成像处理方法对回波信号距离历程不做近似,成像重建精度高。机载下视阵列3D SAR跨航向阵列长度相比跨航向幅宽小很多,需将回波信号尺寸补零到成像场景尺寸以防止FFT时出现卷绕,过高的补零倍数给波数域成像处理带来内存需求和运算量的激增。如果能够仅对ROI(Region Of Interest)而非整个观测场景进行成像处理就能够极大程度降低补零倍数,提高该算法的时效性。该文提出的波数域快速成像方法首先在波传播-航迹向和波传播-跨航向完成两次2维成像处理,结合两次2维成像处理结果确定ROI,最后使用3维波数域算法对ROI进行3维精确重建。实验数据验证了该文算法的有效性。
文摘感兴趣区域（regions of interest,ROIs）的选择及其光谱提取是高光谱图像无损检测分析的关键一步。为快速准确检测羊肉pH,在473～1 000nm波段,开展了两种不同提取ROIs方法对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究。采用＂矩形区域法＂和＂图像分割法＂两种ROIs方法分别获得相应的122条羊肉光谱,对比了不同预处理方法对建模效果的影响,并比较了两种ROIs方法下逐步多元线性回归（SMLR）、主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLSR）的模型精度。结果表明,提取光谱数据建模中SMLR和PLSR模型效果分别最优。＂矩形区域法＂提取ROIs对应的SMLR模型校正集的相关系数（R_（cal））和均方根误差（RMSEC）分别为0.85和0.085,预测集的相关系数（R_p）和均方根误差（RMSEP）分别为0.82和0.097。＂图像分割法＂提取ROIs对应的PLSR模型校正集的Rcal和RMSEC分别为0.95和0.050,预测集的Rp和RMSEP分别为0.91和0.071。其次通过比较＂矩形区域法＂和PCR,SMLR和PLSR三个模型中,＂图像分割法＂提取的ROIs光谱数据建模效果较优。表明,应用高光谱图像技术结合＂图像分割法＂提取ROIs快速无损准确检测羊肉pH具有可行性。
文摘提出了一种基于视觉注意机制的图像感兴趣区域(regions of interest,ROI)纹理块鲁棒水印方案,用视觉注意模型计算出图像的显著图,基于显著图坐标和图像纹理区,采用调整Tchebichef矩系数的方法对感兴趣区域进行水印的嵌入,用于保护图像的感兴趣区域。该算法实现了对图像感兴趣区域的有效自动分割,提高了计算机图像分析与处理的有效性和针对性,对图像压缩、滤波、噪声添加、背景替换以及恶意剪切等攻击均具有很强的鲁棒性。
