国家自然科学基金(40871209) 作品数:17 被引量:99 H指数:7 相关作者: 尤红建 王宏琦 付琨 傅兴玉 孙显 更多>> 相关机构: 中国科学院电子学研究所 中国科学院研究生院 中国科学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 天文地球 更多>>
HJ1B星CCD相机内方位元素的在轨标定方法 被引量:2 2011年 为了获得内方位元素的在轨值,提高遥感影像的定位精度,利用线阵推扫传感器构象模型,提出了一种对HJ1B-CCD相机内方位元素进行在轨标定的方法。首先,选取地面控制点,建立地面控制点和相应像点的共线方程组;其次,建立误差方程,估算未知参数的初值;最后,利用狭义岭估计的方法解算误差方程,获得内方位元素和外方位元素值。实验证明,用该方法对HJ1B-CCD相机内方位元素进行在轨标定,具有较高的稳定性和精度。 徐雨果 刘团结 尤红建 董磊 刘方坚关键词:在轨标定 内方位元素 共线方程 基于概率的复杂目标图像语义推理模型 被引量:4 2009年 结合本体技术语义表达的优势和Bag Of Words模型的复杂目标图像建模的优势,将复杂目标本体中的本体概念作为随机变量引入到Bag Of Words模型中,提出了基于本体的复杂目标语义推理模型,建立了本体概念同图像的映射关系。通过本体概念在语义网中的推理,得到图像更深层次的语义推理结论,并通过实验验证了此模型的有效性。 黄宇 付琨 吴一戎 詹芊芊关键词:SIFT描述子 本体概念 BAG 语义推理 基于形状统计模型的多类目标自动识别方法 被引量:6 2009年 形状是人类视觉系统分析和识别目标的基础。针对现有方法的不足,该文提出了一种新的基于形状统计模型的多类目标自动识别方法。该模型定义形状基元对作为特征描述子,从样本图像中抽取典型基元对,聚类量化后组成形状字典。然后综合分析各类信息,通过无监督学习来统计目标的特征分布状况,构建类别形状模型。快速定位目标区域并辨识对象类别后,可结合图像分割获取精确形状。实验结果表明,该方法能准确、高效地提取多种类型和复杂结构的目标,较好解决了噪声干扰、旋转侧偏等问题,具有较强的实用价值。 孙显 王宏琦 杨志峰关键词:图像处理 目标识别 无监督学习 基于多特征融合的城市遥感图像自动解译方法 被引量:10 2010年 为更全面有效地解译城市遥感图像,提出了一种新的基于多特征融合的自动解译方法。该方法定义对象网络来表达图像结构并获取更为准确的处理单元。在此基础上,综合分析颜色、纹理、形状和位置等众多特征,通过自适应的概率学习训练最优分类器并标记目标类别。方法中还结合上下文信息进行空间平滑,大大消除了噪音、遮挡等影响,矢量标绘后得到最终解译结果。实验表明,该方法准确率高、鲁棒性好,适用于多种遥感图像城市场景的自动解译。 孙显 王宏琦 张道兵 胡岩峰 巩大亮关键词:图像处理 利用多尺度Hough变换提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构 被引量:9 2012年 提出了一种利用多尺度Hough变换从高分辨率SAR图像提取建筑物L型结构的方法。针对高分辨率SAR图像建筑物L型结构的特点,建立了建筑物L型结构简化几何模型,并采用从粗到精的思路利用多尺度Hough变换提取建筑物L型结构方向线。并提出了一种L型结构组合度函数对提取直线进行编组,确定建筑物L型结构的方向和拐点。最后,采用基于扫描线的方法计算L型结构线宽,得到完整规则的建筑物L型结构。多幅真实机载高分辨率SAR图像实验结果表明,本方法可以有效地提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构,提取结果与实际位置吻合较好。 傅兴玉 尤红建 付琨 张翰墨关键词:高分辨率SAR图像 建筑物提取 高分辨率SAR图像建筑物三维成像几何结构分析 被引量:3 2010年 随着SAR分辨率的不断提高,建筑物在SAR图像上表现出越来越明显的几何结构特征,这些特征为重建建筑物三维模型提供了重要的信息。主要论述了建筑物在SAR图像上的成像几何结构,并给出了利用SAR图像上建筑物L型的叠掩结构反演建筑物三维结构的理论基础和方法,最后通过实验证明了该方法的可行性。 傅兴玉 尤红建关键词:SAR 基于邻域均方连续差分的SAR图像边缘提取算法 被引量:5 2012年 该文提出了一种基于邻域均值连续差分平方和(均方连续差分)的SAR图像边缘提取算法。首先,将像素邻域滑动窗口分成多个互不重叠的子区域,采用邻域均值差分平方和作为边缘强度的衡量因子,从理论上证明了该算子可以消除区域亮度对边缘强度估计的影响,具有恒定虚警率的特性,同时较好地估计边缘方向。然后,根据边缘走向对边缘强度图像进行边缘细化,消除真实边缘附近的虚假边缘,并提出一种基于平均强度变化率的自适应双阈值连接方法提取SAR图像中边缘。仿真和实测SAR图像的实验结果表明,该文提出的算子在SAR图像的边缘检测中表现出较好的性能,具有较高检测率和边缘定位精度,边缘线段的连续性保持也较好。 傅兴玉 尤红建 付琨关键词:SAR图像 自适应双阈值 单幅高分辨率SAR图像建筑物三维模型重构 被引量:8 2012年 提出了一种利用高分辨率SAR图像进行建筑物提取和三维重构的方法.首先,分析了高分辨率SAR图像建筑物产生的电磁散射的类型,给出了不同类型散射区域的后向散射计算方法,并在此基础上给出了一种利用建筑物三维CAD模型进行SAR建筑物特征区域图像仿真的方法;其次,给出了利用建筑物的二次散射结构确定建筑物底部轮廓位置和方向的方法,并提出了一种基于分布密度函数差异的仿真图像迭代匹配方法,进行建筑物高度的反演.仿真SAR图像后向散射系数用来划分建筑物不同的散射区域,通过计算特征区域之间的分布密度函数差异,以取得最大匹配度值的仿真图像对应的检验高度作为建筑物的反演高度;最后,选用了两幅不同屋顶类型的实际机载高分辨率SAR图像进行建筑物提取和三维重构实验,试验结果较为理想,验证了所提方法的可行性和有效性. 傅兴玉 尤红建 付琨关键词:高分辨率SAR图像 基于改进Markov随机场的高分辨率SAR图像建筑物分割算法 被引量:23 2012年 提出了一种基于改进Markov随机场模型的高分辨率SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)图像建筑物分割算法.针对高分辨率SAR图像信噪比低和建筑物复杂纹理特性的特点,采用多尺度Markov随机场模型的最大似然准则方法获取图像的初始分割,并在传统Markov邻域能量模型基础之上提出一种新的基于Gabor纹理相似度的邻域势函数模型,采用ICM(Iterative Conditional Model,迭代条件模型)算法进行建筑物分割.多组实际高分辨率SAR图像的实验结果表明,与传统MRF算法等方法相比,本文方法具有更高的分割正确率,同时建筑物边界更为清晰平滑,分割效果较好. 傅兴玉 尤红建 付琨关键词:高分辨率SAR图像 GABOR特征 基于遥感图像的城市道路自动测绘方法研究 被引量:6 2009年 为更有效地将空间观测技术应用于城市地理信息系统等领域,提出了一种新的基于遥感图像的城市道路自动测绘方法。该方法通过构建对象网络来表达图像结构,获取客观的处理单元。在此基础上,针对感兴趣特征,利用无监督学习来综合分析遥感图像中道路目标的各类可视及非可视化信息,快速标记并定位目标区域。方法中还结合上下文信息进行空间平滑处理,大大消除了噪声、遮挡等影响。矢量标绘后可以量测得到城市道路的准确轮廓及相关参数。实验表明,该方法准确率高、鲁棒性好,适用于绝大多数高分辨率城市遥感图像中道路目标的自动测绘,在地理信息系统和数字城市系统建设中具有较大的实用价值。 孙显 王宏琦 张正 黄宇关键词:图像处理 目标识别 无监督学习