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基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标识别
被引量：
1
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作者
陈楚申
唐国吉
《现代电子技术》
北大核心
2024年第13期43-46,共4页
高光谱图像每个像素点的光谱信息包含数百甚至数千个波段,使得高光谱图像在维度上具有高度的复杂性,且由于光谱波段众多,其中存在大量的冗余信息,加大了异常目标识别计算的负担。为此,文中提出基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标...
高光谱图像每个像素点的光谱信息包含数百甚至数千个波段,使得高光谱图像在维度上具有高度的复杂性,且由于光谱波段众多,其中存在大量的冗余信息,加大了异常目标识别计算的负担。为此,文中提出基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标识别方法。通过张量Tucker分解压缩高光谱图像后,采用依据高光谱图像数据样本学习的构造方法,构建压缩后高光谱图像的字典,获取高光谱图像数据的稀疏表示形式后,通过RX异常检测方法检测出高光谱图像中的异常目标。实验结果表明:所提方法张量分解重构高光谱图像后,可以缩短压缩时间,减少算法复杂度;重构后的高光谱图像清晰度高,且高光谱图像异常目标检测虚警率低。
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关键词
张量Tucker分解
高
光谱
图像
异常
检测
目标
识别
稀疏表示
压缩
图像
数据降维
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职称材料
巡线LiDAR多通道光谱图像异常识别技术（英文）
被引量：
2
2
作者
任天宇
端木庆铎
+3 位作者
吴博琦
姜会林
许金凯
邱进财
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期554-562,共9页
联合GPS、ISN、LiDAR、测距机等,构建超POS信息;计算最小视场分辨率、像元数、焦距等选择相机;将POS采集系统与相机组合成LiDAR多通道光谱图像异常识别系统.采用多通道匹配融合法融合紫、红外、彩色图片,基于Hough变换,通过同族容器归...
联合GPS、ISN、LiDAR、测距机等,构建超POS信息;计算最小视场分辨率、像元数、焦距等选择相机;将POS采集系统与相机组合成LiDAR多通道光谱图像异常识别系统.采用多通道匹配融合法融合紫、红外、彩色图片,基于Hough变换,通过同族容器归纳法确定疑似故障点.运用Hough变换、免疫遗传Snake、最小二乘法解析椭圆形貌,解决绝缘子异常识别问题.工程实验表明,该系统平均探测精度是82.4%,优于直升机与人工平均值24.05%,是一种高效率的智能电网巡线排查手段.
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关键词
输电线路巡检
激光雷达多光谱图像异常识别
超POS信息
多通道
光谱
成像系统
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职称材料
题名
基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标识别
被引量：
1
1
作者
陈楚申
唐国吉
机构
广西民族大学数学与物理学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第13期43-46,共4页
文摘
高光谱图像每个像素点的光谱信息包含数百甚至数千个波段,使得高光谱图像在维度上具有高度的复杂性,且由于光谱波段众多,其中存在大量的冗余信息,加大了异常目标识别计算的负担。为此,文中提出基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标识别方法。通过张量Tucker分解压缩高光谱图像后,采用依据高光谱图像数据样本学习的构造方法,构建压缩后高光谱图像的字典,获取高光谱图像数据的稀疏表示形式后,通过RX异常检测方法检测出高光谱图像中的异常目标。实验结果表明:所提方法张量分解重构高光谱图像后,可以缩短压缩时间,减少算法复杂度;重构后的高光谱图像清晰度高,且高光谱图像异常目标检测虚警率低。
关键词
张量Tucker分解
高
光谱
图像
异常
检测
目标
识别
稀疏表示
压缩
图像
数据降维
Keywords
tensor Tucker decomposition
hyperspectral image
abnormal detection
object identification
sparse representation
compressed image
data dimensionality reduction
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
巡线LiDAR多通道光谱图像异常识别技术（英文）
被引量：
2
2
作者
任天宇
端木庆铎
吴博琦
姜会林
许金凯
邱进财
机构
长春理工大学理学院
吉林建筑大学电气与计算机学院
中国大唐集团技术经济研究院
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期554-562,共9页
基金
Supported by Jilin Key Science and Technology Research Fund(130202GX010012794)
National Natural Science Foundation of China(61077024,11474037)
Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China(20112216120005)
文摘
联合GPS、ISN、LiDAR、测距机等,构建超POS信息;计算最小视场分辨率、像元数、焦距等选择相机;将POS采集系统与相机组合成LiDAR多通道光谱图像异常识别系统.采用多通道匹配融合法融合紫、红外、彩色图片,基于Hough变换,通过同族容器归纳法确定疑似故障点.运用Hough变换、免疫遗传Snake、最小二乘法解析椭圆形貌,解决绝缘子异常识别问题.工程实验表明,该系统平均探测精度是82.4%,优于直升机与人工平均值24.05%,是一种高效率的智能电网巡线排查手段.
关键词
输电线路巡检
激光雷达多光谱图像异常识别
超POS信息
多通道
光谱
成像系统
Keywords
high-voltage line inspection, LiDAR Multispectral image anomaly recognition technology, super POSinformation, multichannel spectral image system
分类号
TP7 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
V27 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标识别
陈楚申
唐国吉
《现代电子技术》
北大核心
2024
1
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职称材料
2
巡线LiDAR多通道光谱图像异常识别技术（英文）
任天宇
端木庆铎
吴博琦
姜会林
许金凯
邱进财
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
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