高光谱遥感图像非线性解混研究综述 被引量：21

1

作者 杨斌 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期173-185,共13页

介绍了近年来非线性光谱解混方法的发展状况,主要包括矿物沙地地区的紧密混合模型和植被覆盖区域的多层次混合模型,以及基于这些模型的非线性解混算法和利用核函数、流形学习等方法的数据驱动非线性光谱解混算法及非线性探测算法.最后... 介绍了近年来非线性光谱解混方法的发展状况,主要包括矿物沙地地区的紧密混合模型和植被覆盖区域的多层次混合模型,以及基于这些模型的非线性解混算法和利用核函数、流形学习等方法的数据驱动非线性光谱解混算法及非线性探测算法.最后分析总结了现有非线性解混模型与算法的优势与缺陷及未来的研究趋势. 展开更多

关键词 高光谱遥感 混合像元 非线性光谱解混 Hapke模型 双线性混合模型 核方法 流形学习

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基于生成式对抗网络的遥感图像半监督语义分割 被引量：9

2

作者 刘雨溪 张铂 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期473-482,共10页

高分辨率遥感图像的语义分割问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。传统的有监督分割方法需要大量的标记数据,而标记过程又较为困难和耗时。针对这一问题,提出一种基于生成式对抗网络的半监督高分辨率遥感图像语义分割方法,只... 高分辨率遥感图像的语义分割问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。传统的有监督分割方法需要大量的标记数据,而标记过程又较为困难和耗时。针对这一问题,提出一种基于生成式对抗网络的半监督高分辨率遥感图像语义分割方法,只需要少量样本标签即可得到较好的分割结果。该方法为分割网络添加全卷积形式的辅助对抗网络,以助于保持高分辨率遥感图像分割结果中的标签连续性;更进一步,提出一种新颖的能够进行注意力选择的对抗损失,以解决分割结果较好时判别器约束的分割网络更新过程中存在的难易样本不均衡问题。在ISPRS Vaihingen 2D语义标记挑战数据集上的实验结果表明,与现有其它语义分割方法相比,所提出方法能够较大幅度地提高遥感图像的语义分割精度。 展开更多

关键词 高分辨率遥感图像 语义分割 深度学习 生成式对抗网络 损失函数

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基于多层特征上下文编码网络的遥感图像场景分类 被引量：6

3

作者 李若瑶 张铂 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期530-538,共9页

遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补... 遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补信息和遥感图像的空间上下文信息,导致其相应的分类精度有待提高。针对上述问题,提议一种多层特征上下文编码网络,并将其用于解决遥感图像场景分类问题。所提议网络由两部分组成:1)密集连接的主干网络;2)多尺度上下文编码模块。前者用于融合CNN不同层的特征信息,后者用于对蕴含在多层特征中的空间上下文信息进行编码利用。在两个大规模遥感图像数据集上的实验结果表明,与现有的遥感图像场景分类方法相比,所提出的网络框架取得了显著的分类精度提升。 展开更多

关键词 遥感图像 场景分类 卷积神经网络 多层特征上下文编码 空间上下文信息

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基于中高层特征的音乐情感识别模型 被引量：13

4

作者 邓永莉 吕愿愿 +2 位作者 刘明亮 崔宇佳 陆起涌 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第4期1029-1034,共6页

为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、乐器种类、织体、旋律走势等作为情感识别模型的输入。建立一... 为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、乐器种类、织体、旋律走势等作为情感识别模型的输入。建立一个包含385个音乐片断的数据集,将音乐情感识别抽象为一个回归问题,采用机器学习算法进行学习,预测音乐片段的8维情感向量。实验结果表明,相比低层特征,采用中高层特征作为输入时的准确率R2能够从59.6%提高至69.8%。 展开更多

关键词 音乐情感识别 中高层特征 机器学习 超级梯度提升算法 情感计算

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基于双线性混合模型的高光谱图像非线性光谱解混 被引量：7

5

作者 杨斌 王斌 吴宗敏 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期631-641,共11页

高光谱遥感图像的非线性光谱解混能弥补线性方法难以解释复杂场景中非线性混合效应的不足,而双线性混合模型及算法是其研究的热点.提出了一种基于双线性混合模型几何特性的光谱解混算法.通过将模型中的非线性混合项表示为一个融合了共... 高光谱遥感图像的非线性光谱解混能弥补线性方法难以解释复杂场景中非线性混合效应的不足,而双线性混合模型及算法是其研究的热点.提出了一种基于双线性混合模型几何特性的光谱解混算法.通过将模型中的非线性混合项表示为一个融合了共同非线性效应的额外端点的线性贡献,使复杂的双线性混合模型求解转化为简单的线性解混问题.然后结合传统的线性解混算法直接迭代估计正确的丰度.模拟和真实遥感图像数据的实验结果表明,与其它相关解混方法相比,该算法能较好地克服共线性效应以及拟合优化过多参数对双线性混合模型求解造成的不利影响,同时提高了解混的精度和速度. 展开更多

关键词 高光谱遥感 非线性光谱解混 双线性混合模型 丰度估计 单形体

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一种考虑光谱变异性的高光谱图像非线性解混算法 被引量：3

6

作者 智通祥 杨斌 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期115-124,132,共11页

非线性解混可以解释高光谱图像复杂场景中的非线性混合效应,但地物的光谱变异性是其中的一个难点。提出一种考虑光谱变异性的无监督非线性解混算法。通过核函数将原始高光谱图像数据隐式地映射到高维特征空间中,从而在该空间中结合光谱... 非线性解混可以解释高光谱图像复杂场景中的非线性混合效应,但地物的光谱变异性是其中的一个难点。提出一种考虑光谱变异性的无监督非线性解混算法。通过核函数将原始高光谱图像数据隐式地映射到高维特征空间中,从而在该空间中结合光谱变异性进行线性解混;与此同时,依据实际地物的分布特性,添加丰度和光谱变异系数的局部平滑约束。模拟和真实高光谱数据的实验结果表明,该方法能克服不同非线性混合场景中存在的光谱变异性问题,提高光谱解混的精度。 展开更多

关键词 高光谱图像 非线性光谱解混 光谱变异性 核方法 平滑约束

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基于带参考信号独立分量分析的高光谱图像目标探测 被引量：4

7

作者 金硕 王斌 夏威 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期177-183,共7页

提出了一种用于高光谱图像目标探测的预处理方法,目的是提高目标光谱的准确性,进而提高有监督目标探测算法的精度.该方法将实验室或野外获取的目标光谱作为参考信号,利用带参考信号的独立分量分析方法,从图像中提取出与参考信号相关性... 提出了一种用于高光谱图像目标探测的预处理方法,目的是提高目标光谱的准确性,进而提高有监督目标探测算法的精度.该方法将实验室或野外获取的目标光谱作为参考信号,利用带参考信号的独立分量分析方法,从图像中提取出与参考信号相关性最大的独立分量作为新的目标光谱.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的方法能较大提高目标光谱的准确性,从而较大提高目标探测算法的精度. 展开更多

关键词 高光谱图像 目标探测 带参考信号的独立分量分析 预处理

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利用截面序列多级特征全局关联性的毫米波图像隐匿物检测 被引量：2

8

作者 何婉婷 张铂 +3 位作者 王斌 孙晓玮 杨明辉 吴晓峰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期738-748,共11页

基于毫米波图像的隐匿物检测技术在无接触式人体安检中具有重要意义。目前,毫米波设备已实现三维成像,但隐匿物检测算法通常将其简单压缩为二维图像进行目标检测,未能充分利用图像深度方向的信息。针对这一问题,提出一种毫米波图像隐匿... 基于毫米波图像的隐匿物检测技术在无接触式人体安检中具有重要意义。目前,毫米波设备已实现三维成像,但隐匿物检测算法通常将其简单压缩为二维图像进行目标检测,未能充分利用图像深度方向的信息。针对这一问题,提出一种毫米波图像隐匿物检测框架,将三维图像视为截面序列并充分利用其截面内特征沿序列(即深度方向)的内在逻辑关系。该框架由卷积神经网络与长短时记忆网络构成,前者用于提取截面的粗细粒度特征,后者用于提取上述特征沿深度方向的全局关联性,实现特征级信息融合,从而提高隐匿物二维定位准确率。实验结果表明,与现有主流毫米波图像隐匿物检测方法相比,所提模型能大幅提高检测精度。 展开更多

关键词 毫米波图像 三维图像 目标检测 深度学习 卷积神经网络 长短时记忆网络

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基于低秩表示和学习字典的高光谱图像异常探测 被引量：5

9

作者 钮宇斌 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期731-740,共10页

提出一种基于低秩表示和学习字典的高光谱遥感图像异常探测算法.相对于其它低秩矩阵分解方法如鲁棒主成分分析,低秩表示方法更为契合高光谱图像的线性混合模型.该算法将低秩表示模型应用到高光谱图像异常探测问题上来,引入表征背景信息... 提出一种基于低秩表示和学习字典的高光谱遥感图像异常探测算法.相对于其它低秩矩阵分解方法如鲁棒主成分分析,低秩表示方法更为契合高光谱图像的线性混合模型.该算法将低秩表示模型应用到高光谱图像异常探测问题上来,引入表征背景信息的学习字典,大大增强了低秩表示模型对初始参数的鲁棒性.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地提高了异常的探测率,同时对初始参数具有较好的鲁棒性,可以作为一种解决高光谱图像异常探测的有效手段. 展开更多

关键词 高光谱图像 异常探测 低秩矩阵分解 低秩表示 学习字典

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一种新的用于高光谱图像小目标探测的目标光谱学习算法 被引量：4

10

作者 钮宇斌 王斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期471-480,共10页

提出一种用于高光谱图像小目标探测的目标光谱学习算法,目的是从图像中学习得到一条更为准确的目标光谱,从而提高有监督目标探测的效果.该算法由基于自适应权重的目标光谱学习算法和自完备字典两部分组成.前一部分内容是在已有完备的背... 提出一种用于高光谱图像小目标探测的目标光谱学习算法,目的是从图像中学习得到一条更为准确的目标光谱,从而提高有监督目标探测的效果.该算法由基于自适应权重的目标光谱学习算法和自完备字典两部分组成.前一部分内容是在已有完备的背景字典的情况下,通过稀疏编码和梯度下降算法来优化学习目标光谱;后一部分内容通过背景字典的不断扩充来确保该字典的完备性,从而保证了学习算法的准确性.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的方法能有效地提取出准确的目标光谱,从而显著提高目标探测算法的精度. 展开更多

关键词 高光谱图像 目标探测 稀疏编码 光谱多样性 混合光谱

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非侵入式交通信号灯异常检测 被引量：1

11

作者 王培志 张一迪 +1 位作者 杨沁 陆起涌 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1911-1916,共6页

为了准确检测交通灯的故障,针对在电磁传感器测量功率序列过程中噪声干扰和状态无法观测的问题,设计了一种无监督的恒虚警率异常检测方法。利用高斯混合模型建模滑动窗口的数据分布,估计高斯混合模型参数的分布从而实现恒虚警率的偏差... 为了准确检测交通灯的故障,针对在电磁传感器测量功率序列过程中噪声干扰和状态无法观测的问题,设计了一种无监督的恒虚警率异常检测方法。利用高斯混合模型建模滑动窗口的数据分布,估计高斯混合模型参数的分布从而实现恒虚警率的偏差异常检测。利用聚类算法将功率观测序列转换为状态序列,通过度量滑窗状态序列和序列字典的相似度来检测模式异常,通过经验分布函数拟合相似度的分布实现恒虚警特性。实验验证了本文方法在多种故障情况下的可行性和恒虚警特性。 展开更多

关键词 传感器应用 异常检测 恒虚警率 高斯混合模型 交通灯

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