CAST创新基金项目(CAST201216) 作品数:3 被引量:10 H指数:2 相关作者: 孙浩 计科峰 李志勇 邹焕新 贺金平 更多>> 相关机构: 国防科学技术大学 北京空间机电研究所 更多>> 发文基金: CAST创新基金项目 国家自然科学基金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
双极性压缩观测光谱成像技术研究 2014年 压缩传感突破了Nyquist-Shannon采样定理的限制,从随机观测的少量测量值中即可高精度地获取图像,给成像设备的设计带来了巨大变革。压缩传感理论证明可以通过重构恢复获得比焦平面阵列分辨率更高的场景图像。尽管在理论上存在巨大优越性,压缩传感成像系统的物理实现需要考虑一些实际问题。文章围绕压缩传感成像设备进行了研究,提出了一种物理可实现的压缩成像方法,该方法利用双通道观测架构实现压缩成像中的双极性观测,解决了压缩成像理论与实际物理约束不一致的问题。采用多路技术和多膜技术实现大视场观测与多次视场观测,该方法可以单次曝光获取充足的观测值来高精度重构原图像。压缩光谱成像数值仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 袁宗泽 孙浩 计科峰 阮宁娟 贺金平关键词:压缩传感 遥感成像 基于Fisher字典学习稀疏表示的高光谱图像分类 被引量:4 2014年 近年基于稀疏表示的分类框架(Sparse Representation based Classification,SRC)在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大成功,高光谱图像解译也逐渐引入稀疏表示方法。针对基于SRC的高光谱图像分类算法随机抽取训练样本构成字典较难捕获相似类别的相对差异性信息问题,提出采用Fisher字典学习方法增强相似类训练样本的可区分性。此外,考虑到高光谱图像具有较强空间相关性的特点,设计一种简单有效的投票策略进行类别判决。大量实验表明:基于Fisher字典学习的联合投票分类方法能够较好地改善高光谱分类精度。 袁宗泽 孙浩 计科峰 邹焕新关键词:高光谱图像分类 局部非负稀疏编码的高光谱目标检测方法研究 被引量:6 2014年 基于稀疏编码的高光谱图像处理算法能够挖掘高光谱高维数据空间中潜在的数据相关性,能自然地贴近光谱信号的本质特征。本文提出基于局部非负稀疏编码的高光谱目标检测算法。与经典稀疏编码模型相比,非负稀疏编码对编码系数进行非负约束,一方面使得线性编码具有明确的物理解释,另一方面增强了系数的可分性与稳健性。算法首先通过双窗口设计构造局部动态字典,然后利用目标和背景在动态字典上编码的稀疏性差异进行阈值分割最后通过统计判决实现目标检测。仿真数据以及真实数据实验结果证明了算法的有效性。 袁宗泽 孙浩 计科峰 李志勇关键词:非负稀疏编码