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81.
一种高光谱图像的双压缩感知模型 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。 相似文献
82.
针对高分辨率合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式(Iterated Conditional Mode, ICM)的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。 相似文献
83.
84.
针对低轨同构星座覆盖资源在纬度上分布不均匀的不足,提出采用低轨混合星座提升覆盖均匀性的设计方案,并推导了满足全球任意点平均每天覆盖一定次数的最小卫星规模估算公式。针对非支配近邻免疫算法(NNIA)约束处理方面的不足,提出基于约束支配的改进非支配近邻免疫算法(Modified NNIA),并以此设计了一种低轨混合星座优化平台来优化带约束的星座设计问题。仿真结果表明,改进的NNIA算法在收敛速度和多样性上均优于非支配分层遗传算法(NSGA II)和多目标粒子群算法(MOPSO),可大大提高星座设计的效率。同时优化结果也表明低轨混合星座可提高覆盖的均匀性和大部分区域的覆盖次数,进而减少特定覆盖要求所需的卫星数目。 相似文献
85.
86.
针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合(CIBA)不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换(平移、缩放和旋转)不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。 相似文献
87.
提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性. 相似文献
88.
基于抗噪声ICA的高光谱数据特征提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏感的问题,采用最大噪声分量(MNF,Maximum Noise Fraction)算法替代传统的主成分分析对数据作降噪处理,由MNF引出的不完全独立成分分析(UICA,Undercomplete ICA)在不牺牲特征提取能力的情况下能够获得很高的运算效率.给出了HYDICE和PHI的数据试验结果,分别测试了算法在时间效率和特征提取能力方面的性能,证明了该算法具有预期的性能. 相似文献
89.
对象驱动的软件测试性度量 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使用统一的方式度量各种软件的测试性,降低测试性度量的难度和费用,提出一种对象驱动的软件测试性度量方法. 方法基于一个由测试性度量、易测试特性度量、测试性因素度量及其关系构成的软件测试性度量框架,首先分析度量的对象,确定对象的类型、对象所属软件的类型和测试情况;然后根据软件的类型和测试情况,从度量框架中选取匹配的元素,构造一个专用的软件测试性度量框架;最后根据度量对象的类型,使用专用软件测试性度量框架中的元素计算测试性因素、易测试特性或测试性. 应用表明方法能够得到软件测试性的定量结果,预计测试资源,为软件测试提供帮助. 相似文献
90.
Since vibration signals of hydraulic pump are mostly nonlinear and traditional fusion algorithm cannot satisfyingly process them,a morphological undecimated wavelet decomposition fusion(MUWDF)algorithm is proposed.Firstly,under the framework of morphological undecimated wavelet decomposition(MUWD),multi-channel signals are decomposed.Approximate signals of all decomposition layers are selected by feature energy factor and fused according to the presented fusion rules.Furthermore,specific method for optimal selection of MUWDF parameters is presented to avoid subjective influences.Finally,the proposed algorithm is verified by simulation signals and pump vibration signals. 相似文献