黑龙江省自然科学基金(ZD201216)
- 作品数：51 被引量：246H指数：9
- 相关作者：赵春晖王玉磊李晓慧齐滨李威更多>>
- 相关机构：哈尔滨工程大学马里兰大学大庆师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金哈尔滨市优秀学科带头人基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于Schmidt正交单位化的稀疏化定位算法被引量：2
- 2014年
- 为了提高在一个移动信标节点下的无线传感器网络节点定位的精度,提出了一种稀疏化的无线传感器网络节点定位算法。该算法通过网格化感知区域把节点定位问题转化为稀疏信号重构问题,并提出了Schmidt正交单位化的预处理方法,对观测矩阵进行预处理,使其有效地满足了约束等距性条件。并针对稀疏定位模型中得到的稀疏信号是近似稀疏信号的问题,采用质心算法来优化算法的定位精度。实验结果表明,相比于MAP类算法,稀疏化的无线传感器网络节点定位算法的定位精度更优,同时所需要的信标节点的广播次数也更少。
- 赵春晖许云龙黄辉崔冰
- 关键词：压缩感知无线传感器网络移动信标
- 高光谱图像的同步彩色动态显示
- 2014年
- 高光谱数据的CMF加权封装方法是目前由高光谱数据获取近真彩色图像的主要方法,同时也因其计算简便而受到广泛关注。针对CMF图像分辨率较低问题进行改进,加入时间维,采用位移循环加权方法,变静止图像为动态图像,建立了一种适用于高光谱图像的同步彩色动态显示模型,使观察者在相同观察时间内获得尽可能多的信息。实验表明,生成的图像不仅能够产生接近于真彩色的图像,而且使得不同地物呈现不同色彩和不同的色彩变化率,增强了视觉感官效果。同时该方法也满足计算简便这一设计目标,适用于对高光谱数据进行实时性观察。
- 刘丹凤王立国赵亮
- 关键词：遥感高光谱图像可视化彩色视觉动态显示
- 一种快速的基于稀疏表示和非下采样轮廓波变换的图像融合算法被引量：15
- 2016年
- 为了提高图像融合的效率和质量,该文提出一种基于快速非下采样轮廓波变换(NSCT)和4方向稀疏表示的图像融合算法。该方法首先对源图像进行快速NSCT分解,生成一系列低通和高通子带。对于低频子带,利用自适应生成的DCT过完备字典进行快速的4方向稀疏表示和系数融合;对于高频子带,则利用高斯加权区域能量最大的融合规则进行系数融合。快速NSCT将传统NSCT的树形滤波结构转变为多通道滤波结构,能成倍提高分解效率;快速的稀疏融合则抛弃了传统的滑动窗口方法,以水平、垂直、对角线4个方向进行稀疏表示和稀疏融合,进一步提高算法效率。实验结果表明,提出的快速算法能在不影响融合质量的条件下将算法效率提高近20倍。
- 赵春晖郭蕴霆
- 关键词：图像处理图像融合
- 采用字典递归更新的目标检测稀疏算法及GPU实现被引量：6
- 2016年
- 稀疏表示是一种有潜力的图像信息表示方法,已应用于图像目标检测。正交匹配追踪算法(OMP)求解稀疏系数过程计算复杂,不能满足快速处理的要求,因此引入Kalman滤波器的递归思想,提出了一种计算稀疏系数的快速OMP(FastOMP)算法。利用Hermitian引理,从上一时刻的状态更新当前信息,避免了高维矩阵数据的重复计算。为提高算法的执行效率,提出了基于GPU/CUDA(图形处理器/统一计算设备架构)的并行计算方法,充分利用GPU的并行计算能力,提高了FastOMP算法的计算速度。实验结果表明,与传统OMP算法相比,FastOMP算法可大幅度缩短计算时间并提高检测精度。
- 赵春晖姚淅峰张丽丽
- 关键词：遥感高光谱遥感图像目标检测并行处理
- 高光谱图像异常目标检测研究进展被引量：29
- 2014年
- 高光谱图像异常目标检测在国防军用和民用方面都具有重要的理论价值和应用前景,是当前遥感信息和图像处理处理研究领域中的一个热点研究问题。异常检测是在没有任何先验知识的条件下检测图像中出现的人为或异常地物目标。从高光谱异常检测理论入手,介绍了目前高光谱异常检测算法的研究进展和存在问题,最后对异常检测的发展做出了预测。
- 赵春晖李晓慧王玉磊
- 关键词：高光谱图像目标检测异常检测
- 基于密度背景纯化的高光谱异常检测算法被引量：3
- 2016年
- 在高光谱图像异常检测中,背景存在异常像元会造成背景统计信息失真,这将导致检测结果具有较高的虚警率。针对此问题,本文提出了一种基于密度背景纯化的异常检测算法。首先计算背景中每个像元的密度;然后根据高光谱图像中背景密度远大于异常密度的特性,利用最大类间方差法将异常从背景中分离;最后,将纯化后的背景用于统计信息的估计,通过RX检测算法(Reed-Xiaoli detector,RXD)对高光谱图像进行检测。为验证算法的有效性,利用两组真实的高光谱数据进行仿真实验。实验结果表明与RXD比,所提算法在两组数据下的曲线下面积值分别提高了0.024 6和0.008 6。与当前的异常检测算法相比:所提算法有较好的接收机工作特性曲线。
- 赵春晖王鑫鹏闫奕名
- 关键词：高光谱图像异常检测纯化最大类间方差法
- 一种改进迭代误差分析端元提取算法被引量：2
- 2015年
- 迭代误差分析(IEA)算法是应用比较广泛的端元提取算法之一,针对IEA端元提取算法计算量大的缺点,从减少参与迭代过程中的像元数目进行改进。根据凸面几何理论,混合像元位于其端元构成子空间内部,这部分像元到其端元正交子空间(OSP)投影值理论上为零,在迭代求下一个端元过程中,可以将这部分无用像元去除,从而减少每步迭代过程像元数目。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明改进算法与原算法提取端元精度相同,随着端元提取个数的增多,参与迭代过程的像元数目逐次减少,比原始的IEA端元提取算法减少了计算时间。
- 赵春晖崔士玲赵艮平钟卫
- 关键词：端元提取正交子空间投影最小二乘算法
- 基于虚拟背景光谱Hausdorff距离的高光谱异常检测及GPU实现被引量：1
- 2018年
- 提出了一种基于虚拟背景光谱Hausdorff距离的高光谱图像异常目标检测算法(VBS-HD).利用改进的部分Hausdorff测度计算待测像元与背景信息间各波段光谱的正反双向距离,并分别进行升序排列.为了避免数据成像过程中,由传感器、环境等因素产生的孤立噪声点对测试像元造成误判,算法选取前k个距离进行均值化,进行后续Hausdorff的度量.对于背景信息的选取,本算法根据待检测像元周围背景信息的特点,构造理想化虚拟背景光谱信息,从而有效减少背景信息掺杂噪声及异常点对检测性能的影响.为了进一步提高检测效率,在GPU/CUDA模型下,设计算法的并行系统架构,利用GPU的并行计算能力,获得较好的加速效果.通过模拟及真实数据的实验结果表明,VBS-HD异常检测算法具有较强的抗噪声干扰能力,在保证较高的检测精度的同时,显著提升了算法的执行效率.
- 赵春晖李佳伟闫奕名宿南
- 关键词：HAUSDORFF距离并行处理
- 改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法被引量：7
- 2013年
- 红外焦平面阵列(IRFPA)像元响应存在不一致性,会严重影响红外成像系统成像的质量,实际应用中需要采用响应的非均匀性校正(NUC)技术。传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题,影响人们对于目标的观察。在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上,提出了有效的改进算法:用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。算法改进之后所得到的校正图像,不仅在清晰度方面有明显的改善,而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。
- 赵春晖刘振龙
- 关键词：非均匀性神经网络伪像
- 基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速算法被引量：1
- 2017年
- 在高光谱图像目标检测领域中,稀疏表示算法取得了较好的检测效果,但传统基于稀疏表示的目标检测算法稀疏向量的求解耗时长,检测时只利用高光谱图像的光谱信息,没有考虑空间信息,且其字典中所包含训练样本种类和数目较少,都对目标检测有一定影响。针对上述不足,通过对字典进行改进,添加空间信息,转变稀疏向量求解思路,提出基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速目标检测算法。通过实验仿真证明,此算法在目标检测精度上有一定程度的提高,并且缩短了算法的运算时间。
- 赵春晖孟美玲李威
- 关键词：高光谱图像
