贺霖
- 作品数：18 被引量：116H指数：7
- 供职机构：华南理工大学自动化科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信更多>>
- 高光谱图像高维多尺度自回归有监督检测被引量：6
- 2009年
- 给出一种有监督检测算法以检测高光谱图像中的区域目标.为利用高光谱图像中的空间尺度维信息,在高光谱图像多尺度观测不同相连节点之间建立高维多尺度自回归模型,并利用四叉树节点间的多阶马尔可夫性和高维多尺度回归噪声先验概率密度与高维观测条件概率密度的等价性及其多元t分布特性,构造出适用于检测高光谱图像中区域目标的空间多尺度自回归有监督检测算法.理论分析及实验中的5种评价方法的结果均表明该检测器可有效检测出高光谱图像中的目标区域.
- 贺霖潘泉邸李远清
- 关键词：高光谱图像
- 一类高光谱图象小目标统计检测算法研究
- ＜正＞ 高光谱图象可以同时获取观测场景的空间和光谱信息。利用高光谱图象对小目标进行检测,难以利用目标的空间信息,只能利用图象中的光谱信息。利用高光谱图象中的光谱信息进行目标检测,根据不同的先验条件可以构造不同的算法,当目...
- 贺霖潘泉赵永强邸韦华
- 文献传递
- 高光谱图像类别独立的域适应分类
- 2024年
- 利用已有图像的标记样本对新的高光谱图像分类面临光谱偏移带来的分类性能差的问题。基于特征表示的域适应方法通过学习域不变特征来解决这个问题。然而现有方法难以同时将多个类的样本对齐,在对齐多类样本的同时又忽略了类间混合对可分性造成的影响。本文提出了一种类别独立的域适应分类方法。首先,为每个地物类别构造一个独立的降维子空间,在多个类别独立的子空间中对齐源域和目标域的样本。然后,在每个类别独立子空间中,利用对齐样本学习出目标域样本的后验概率。接着,融合所有类别独立子空间得到的后验概率得到分类标签,目的是增加后验概率的可信度。最后,利用空间先验平滑分类标签后将其作为伪标签用于迭代学习,更新类别独立子空间和目标域的分类结果。另外,本文还设计了代表性样本选择策略,有利于学习出更具共性的特征表达子空间。在两个真实的高光谱数据集上的实验结果表明,本文算法比原始的联合域适应算法的最近邻分类精度分别提升了9.56%和18.45%。
- 余龙李军贺霖李云飞
- 关键词：遥感高光谱图像
- 自适应结构化背景和形状特征子空间高光谱图像多类目标检测被引量：7
- 2007年
- 针对高光谱图像中目标形状特征已知,背景和目标光谱特征未知时的多类小目标检测问题,给出一种检测算法.通过高光谱图像数据样本二次型的高阶矩控制点扩散函数,获取自适应结构化背景;然后,利用目标形状先验信息构造形状特征子空间,在高维光谱特征空间实现形状特征子空间匹配检测.理论分析和实验结果表明该检测器可同时有效检测具有不同形状特征的多类目标.
- 贺霖潘泉邸韡
- 关键词：信息处理技术高光谱图像
- 基于噪声空间结构嵌入和高维梯度方向嵌入的鲁棒人脸识别方法被引量：1
- 2018年
- 基于核范数的矩阵回归方法(Nuclear norm based Matrix Regression,NMR)对人脸图像中因遮挡和光照变化等噪声引发的误差具有很强的鲁棒性。分析了NMR的鲁棒性的基本原理:首先,误差的核范数度量的是误差在其主方向上的能量,而主方向上的能量通常都去除了常规噪声的干扰;其次,误差的核范数度量嵌入了噪声的空间结构信息,而噪声的空间结构对于表示并排除噪声的影响至关重要。然而,仅仅考虑噪声的空间结构并不能有效消除噪声的影响。将具有噪声抑制能力的高维梯度方向(High-dimensional Gradient Orientation,HGO)特征嵌入NMR,提出了一种基于高维梯度方向特征的NMR方法(High-dimensional Gradient Orientations-based NMR,HGO-NMR)极大地提升了NMR的识别性能。其重要意义在于指出噪声空间结构信息和噪声抑制机制对于面向现实的鲁棒人脸识别系统同等重要,单方面强调其中任何一种机制都将导致不稳定的识别性能。
- 李小薪李晶晶贺霖刘志勇
- 关键词：人脸识别
- 量测重构线性混合模型高光谱图像目标检测被引量：12
- 2007年
- 针对高光谱图像中无背景和目标先验信息情况下的目标检测问题,给出了一种基于量测重构光谱混合模型的目标检测算法.通过构造投影算子削弱背景干扰,提高自动搜索目标光谱特征的准确性;对光谱空间进行估计后,构造量测重构光谱混合模型;以此量测重构混合光谱模型为基础,使用投影抑制背景并提高信噪比以改善检测效果.同时给出了目标信号与局部杂乱背景之间的均方根误差SLCR及目标信号峰值与局部杂乱背景均值的比例PSLCMR两个检测评价指标的定义.利用可见光/近红外波段高光谱图像进行了实验,实验结果和理论分析表明了算法的有效性.
- 贺霖潘泉赵永强
- 关键词：高光谱图像目标检测
- 基于三维GMRF的多光谱图像自适应目标检测被引量：1
- 2007年
- 针对常见的多光谱目标检测算法仅利用光谱信息的局限性,提出一种移动窗口局部异常自适应检测方法。采用加性目标信号和非结构化背景模型描述多光谱图像数据;基于谱间相关性和空间相关性,利用三维高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型估计背景数据二阶统计量的逆,最后通过广义似然比检验实现了自适应目标检测。仿真试验及其理论分析表明了算法的有效性。
- 邸韡潘泉赵永强贺霖
- 关键词：多光谱图像目标检测广义似然比检验
- 高光谱图像波段子集模糊积分融合异常检测被引量：4
- 2008年
- 针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,该文给出一种基于高相关性波段子集分割的模糊积分低概率目标检测融合算法。依据高光谱图像数据的波段相关性将原始高光谱数据分割为若干连续波段子集;利用非参核密度估计得到原假设下各波段子集数据RX检测器输出的概率密度函数,构造出非参隶属度映射函数;利用数据光谱维的特征值定义目标信号噪声能量比(TNER),衡量各波段子集信源检测结果的重要程度;最后,通过Sugeno模糊积分实现波段子集检测结果的决策级融合。使用可见光/近红外波段OMIS-I高光谱图像进行了实验,实验结果证明了算法的有效性。
- 邸韡潘泉赵永强贺霖
- 关键词：高光谱图像模糊积分
- 一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器被引量：13
- 2007年
- 针对背景和目标的先验光谱特征未知的条件,给出一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。小目标相对于背景的低概率性使得高光谱图像数据对目标光谱信号的矩特征几乎不施加约束,可在最大熵条件下将广义似然比检验简化为对背景似然的单似然检验;利用全部数据样本建立无参估计模型以充分利用样本信息,从而得到基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。该检测器避免了统计模型误差和不明确物理含义特征对实际高光谱图像数据检测带来的影响。使用可见光/近红外波段机载I型实用型模块化成像光谱仪(OMIS-I)高光谱图像进行了实验,实验结果及相应理论分析表明该算法可有效检测高光谱图像中的空间低概率目标。
- 贺霖潘泉邸韡赵永强
- 关键词：信息处理技术目标检测
- 基于小波域性态分析的组合滤波
- 2009年
- 对信号和噪声在小波域的性态分析对于噪声的滤除具有重要的意义。推导出信号的样条二进小波变换系数幅值沿尺度的变化趋势依赖于信号的奇数阶导数,高斯白噪声的样条二进小波变换系数方差沿尺度逐渐衰减且衰减率越来越小。提出了一种基于小波域性态分析的组合滤波方法,仿真实验表明了算法的有效性。
- 张单可贺霖李远清
