基于多模态聚类及决策融合的SAR图像分类方法 被引量：3

1

作者 孙洁 黄承宁 王玉祥 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第12期66-71,共6页

针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中的特征提取和分类决策问题,提出了基于多模态聚类和和决策融合的方法。采用二维经验模态分解对SAR图像进行分解,获得多个模态表征结果,实现目标特性的多层次描述。基于多个模态的内在相关性进行聚类... 针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中的特征提取和分类决策问题,提出了基于多模态聚类和和决策融合的方法。采用二维经验模态分解对SAR图像进行分解,获得多个模态表征结果,实现目标特性的多层次描述。基于多个模态的内在相关性进行聚类,获得若干模态子集。基于联合稀疏表示分别对各个模态子集进行分类,获得相应的重构误差矢量。利用线性加权融合对各个模态子集的结果进行融合,最终对测试样本的类别进行决策。基于MSTAR数据集开展实验,结果表明,该方法在标准操作条件下的有效性和扩展操作条件下的稳健性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 二维经验模态分解 聚类 联合稀疏表示 线性加权融合

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基于信息融合与FastICA的轴承故障提取方法 被引量：11

2

作者 刘朋 刘韬 +1 位作者 王思洪 伍星 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期250-259,共10页

针对振动传感器监测信号易受噪声干扰的问题,提出一种基于FastICA算法与信息融合的轴承故障诊断方法。算法对各通道测得的信号采用FastICA算法进行降噪处理,采用自适应线性加权算法对降噪后信号进行数据层信息融合,最后基于谱峭度指标... 针对振动传感器监测信号易受噪声干扰的问题,提出一种基于FastICA算法与信息融合的轴承故障诊断方法。算法对各通道测得的信号采用FastICA算法进行降噪处理,采用自适应线性加权算法对降噪后信号进行数据层信息融合,最后基于谱峭度指标设计自适应带通滤波器,进行特征提取。此方法解决了低信噪比条件下的轴承故障特征提取问题。使用了仿真和实验轴承故障信号验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 FASTICA 自适应线性加权融合 谱峭度 轴承故障

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自适应特征融合的多尺度相关滤波目标跟踪算法 被引量：22

3

作者 陈智 柳培忠 +2 位作者 骆炎民 汪鸿翔 杜永兆 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2063-2073,共11页

针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关... 针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关滤波框架得到2种特征下滤波响应值,并且进行归一化处理;然后按照响应值占比分配权重并线性加权融合,将得到融合后响应值用于确定目标位置;再引入尺度相关滤波器,用于估计目标尺度变化,增强尺度应变能力;最后通过设定的预定义阈值来判断位置和尺度滤波模型的更新,提高模型的更新质量.采用OTB Benchmark数据集进行实验,分别与基于相关滤波和基于上下文感知框架等11种目标跟踪算法进行对比,结果表明,该算法在精确度和成功率上均取得较为理想效果,其中精确度为82.5%,成功率为54.2%;而且在尺度变化、形变、快速运动、遮挡等复杂场景挑战下具有较好的鲁棒性. 展开更多

关键词 目标跟踪 特征融合 上下文感知 线性加权融合 模型更新

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星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究 被引量：1

4

作者 杨静 魏若愚 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1345-1353,共9页

为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下,具备自主运行能力并提供精准位置参考信息,对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象,将简单凸组合法、协方差交叉融合法... 为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下,具备自主运行能力并提供精准位置参考信息,对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象,将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中,对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示,在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上,采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高,与集中式滤波精度相当,其中标量加权法的计算代价最低;而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数,其精度低于其他3种方法。 展开更多

关键词 多源信息融合 协方差交叉融合 线性最优加权融合准则 卫星自主定轨 半分布式滤波

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两传感器信息融合稳态Kalman滤波器和平滑器

5

作者 邓自立 高媛 《科学技术与工程》 2005年第17期1231-1234,共4页

应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差... 应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差互协方差阵的计算公式。同单传感器情况相比,可提高融合估计精度。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 线性最小方差按矩阵加权融合估计 信息融合KaIman滤波器 信息融合Kalm.n平滑器

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多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器

6

作者 邓自立 梁佐江 《科学技术与工程》 2005年第9期539-542,共4页

应用Kalman滤波方法,对于带白色和有色观测噪声单通道ARMA信号,基于Riccati方程,在线性最小方差按标量加权的最优信息融合准则下,提出了多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器。提出了计算局部滤波误差间的互协方差的Lyapunov方程,可... 应用Kalman滤波方法,对于带白色和有色观测噪声单通道ARMA信号,基于Riccati方程,在线性最小方差按标量加权的最优信息融合准则下,提出了多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器。提出了计算局部滤波误差间的互协方差的Lyapunov方程,可用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个三传感器信息融合Wiener跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 按标量加权的线性最小方差信息融合规则 多传感器 信息融合Wiener信号滤波器 LYAPUNOV方程

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基于FPGA的大视场图像实时拼接技术的研究与实现 被引量：14

7

作者 杨磊 任龙 +3 位作者 刘庆 王华 周祚峰 曹剑中 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1929-1935,共7页

鉴于目前普遍采用软件方法获得大视场视频图像操作不便且实时性受限的缺陷,研究并设计了一种基于FPGA的可编程技术来实现多个摄像头视频数据实时拼接的大视场成像系统。系统通过APTINA公司的彩色CMOS图像传感器MT9M034获取原始视频图像... 鉴于目前普遍采用软件方法获得大视场视频图像操作不便且实时性受限的缺陷,研究并设计了一种基于FPGA的可编程技术来实现多个摄像头视频数据实时拼接的大视场成像系统。系统通过APTINA公司的彩色CMOS图像传感器MT9M034获取原始视频图像信息,以Xilinx公司的Virtex-5系列FPGA为核心完成视频数据的实时采集、缓存、拼接及传输。图像拼接部分首先对原始图像进行亮度差异自动调节的预处理以提高整体的拼接效果,然后利用相位相关法完成相对平移量信息检测,对原始图像进行配准,最后采用线性加权融合算法对相邻两幅图像的重合区域进行融合处理,使拼接之后的大视场图像达到渐进渐出平滑过渡的效果。实验结果表明,该成像系统简单可靠,有效地增大了可观测视场,经过拼接处理之后的大视场视频图像清晰度高、实时性强,具有一定的代表性和实用性。 展开更多

关键词 FPGA 大视场成像 实时拼接 相位相关 线性加权融合

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基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法 被引量：13

8

作者 刘咏梅 马潇 门朝光 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期73-81,共9页

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创... 在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。 展开更多

关键词 高光谱遥感图像分类 空间特征 光谱特征 超像素 线性加权融合

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相关性约束下SAR图像动态重构的目标识别方法 被引量：7

9

作者 冯冬艳 王海晖 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期100-106,共7页

研究合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出在相关性约束下目标动态重构的方法。通过多层次的目标重构及决策融合提高整体识别性能。考虑到SAR图像的方位角敏感性,根据测试样本的估计方位角在测试样本中选取高相关性样本对其进行最优... 研究合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出在相关性约束下目标动态重构的方法。通过多层次的目标重构及决策融合提高整体识别性能。考虑到SAR图像的方位角敏感性,根据测试样本的估计方位角在测试样本中选取高相关性样本对其进行最优重构。通过调整相关性约束,获得测试样本在不同相关性下的重构误差,反映了训练样本与测试样本在不同层次的关联。采用线性加权融合的策略综合各个相关性下的重构误差,并根据最终融合的结果进行目标识别。基于MSTAR数据集设置了10类目标标准操作条件、俯仰角差异以及噪声干扰3种典型实验条件。结果表明,该方法在标准操作条件下对10类目标的平均识别率达到98.24%,在俯仰角差异及噪声干扰条件下的性能也优于对比方法,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 相关性约束 线性加权融合

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基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法 被引量：6

10

作者 张世辉 路佳琪 +1 位作者 宋丹丹 张晓微 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3967-3976,共10页

为提高单幅图像去雾方法的准确性及其去雾结果的细节可见性,该文提出一种基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法。首先,根据雾在图像中的分布特性及成像原理,设计多尺度特征提取模块及多尺度特征融合模块,从而有效提取有雾图像... 为提高单幅图像去雾方法的准确性及其去雾结果的细节可见性,该文提出一种基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法。首先,根据雾在图像中的分布特性及成像原理,设计多尺度特征提取模块及多尺度特征融合模块,从而有效提取有雾图像中与雾相关的多尺度特征并进行非线性加权融合。其次,构造基于所设计多尺度特征提取模块和多尺度特征融合模块的端到端去雾网络,并利用该网络获得初步去雾结果。再次,构造基于图像分块的细节恢复网络以提取细节信息。最后,将细节恢复网络提取出的细节信息与去雾网络得到的初步去雾结果融合得到最终清晰的去雾图像,实现对去雾后图像视觉效果的增强。实验结果表明,与已有代表性的图像去雾方法相比,所提方法能够对合成图像及真实图像中的雾进行有效去除,且去雾结果细节信息保留完整。 展开更多

关键词 图像去雾 细节恢复 多尺度特征 非线性加权融合

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结合多决策准则稀疏表示的SAR图像目标识别方法 被引量：3

11

作者 李亚娟 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期346-353,共8页

提出组合多决策准则的稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification,SRC)并在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别中进行应用。传统SRC通常在全局字典上对测试样本进行重构,分别计算不同训练类别对于测试... 提出组合多决策准则的稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification,SRC)并在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别中进行应用。传统SRC通常在全局字典上对测试样本进行重构,分别计算不同训练类别对于测试样本的重构误差,最终根据最小重构误差的原则进行分类决策。然而,由于SAR目标识别问题的复杂性,单一决策准则往往对扩展操作条件的适应性不强,导致整体性能下降。为此,文中基于稀疏表示求解的系数矢量,分别采用最小重构误差原则、最大系数能量原则以及局部最小重构误差原则分别进行分类。最小重构误差准则直接采用传统算法。最大系数能量准则分别计算不同训练类别系数能量,按照能量最大的原则进行判决。局部最小重构误差原则在局部字典上对测试样本进行表征和分析,充分体现SAR图像的视角敏感性。对于三个准则获取的决策变量,通过适当转换统一采用概率分布形式进行表达。最终,基于线性加权融合对三个准则的结果进行分析,判决测试样本所属目标类别。基于MSTAR数据集对方法进行测试,分别验证了提出方法在标准操作条件、俯仰角差异、噪声干扰及目标遮挡等情形的性能。实验结果表明:所提方法通过结合多决策准则能够有效提升SAR目标识别性能。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 稀疏表示分类 多决策准则 线性加权融合

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二维变分模态分解在SAR图像特征提取及目标识别中的应用 被引量：5

12

作者 毛舒宇 岳凤英 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第3期98-101,106,共5页

将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息。首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分... 将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息。首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分类;然后,基于线性加权融合对它们的结果进行处理,根据最终的决策变量获得目标类别决策;最后,采用MSTAR数据集开展测试,分别在标准操作条件、俯仰角差异和噪声干扰条件下进行实验,并与现有几类方法进行比较,结果验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR) 目标识别 二维变分模态分解 支持向量机 线性加权融合

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多相机图像拼接算法的改进 被引量：4

13

作者 姚万业 鲍珣 刘彤宇 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第28期227-232,共6页

为了加快图像拼接中特征检测的速率,避免图像中非重合区域对特征检测点与匹配的干扰,通过重合区域预估计算和图像的掩模处理的方法,研究了只针对重合区域的改进检测算法。为了降低由于多图拼接造成的累积误差,通过使用中间图像为基准的... 为了加快图像拼接中特征检测的速率,避免图像中非重合区域对特征检测点与匹配的干扰,通过重合区域预估计算和图像的掩模处理的方法,研究了只针对重合区域的改进检测算法。为了降低由于多图拼接造成的累积误差,通过使用中间图像为基准的多图拼接的思路,研究了改进多图拼接算法并定义了平移矩阵并给出了平移量的计算公式。为了使融合效果更好,通过传统的加权线性融合算法,研究了分区域加权线性融合。结果表明:加快了特征检测速率,降低了特征点之间的误匹配率,优化了由于多图拼接带来的累积误差,提高了图像融合品质。可见上述提到的对多相机图像拼接的系列算法的改进在效果、速率上都有所改进。 展开更多

关键词 重合区域 平移矩阵 多图拼接 改进加权线性融合

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