陈仁喜
- 作品数：36 被引量：192H指数：8
- 供职机构：河海大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法被引量：7
- 2010年
- 在综合几种现有算法优点的基础上,提出一种新的道路提取策略。首先以角度纹理特性法分割原始影像;接着利用直线匹配原理剔除初始分割结果中的非道路地物,得到更为规则的道路条带;然后通过形态学手段获得道路中心线,并将每条中心线拆分为多段直线;结合上下文知识的马尔可夫模型被用于组织道路段的中心线,从而恢复完整道路网。实验结果表明:新方法具有良好的性能,可以从高分辨IKONOS遥感影像中提取出复杂的城市道路。
- 周绍光刘娟娟陈仁喜
- 关键词：道路提取马尔可夫随机场
- 适于ALOS图像植被信息提取的新植被指数被引量：2
- 2013年
- 针对现有植被指数不适用于ALOS图像植被信息提取的问题,从分析植被的光谱特征入手,提出了一种基于植被样本的植被指数(vegetation sample-based vegetation index,VSVI),并通过数学公式推导证明了VSVI仅与植被的光谱信息有关,与土壤背景无关,具有一定的消除土壤背景影响的能力。利用该植被指数和采用阈值分割方法提取了南京市某区域ALOS图像中的植被信息,并与差值植被指数,比值植被指数、归一化差值植被指数及土壤调节植被指数等其他植被指数的植被信息提取结果进行了比较。研究结果表明,该文提出的VSVI植被指数能够克服其他植被指数的缺点,植被信息提取精度分别提高了21.7%,27.5%,14%和9.5%。
- 高闪闪陈仁喜
- 关键词：ALOS植被指数植被覆盖度
- 自适应类别数的遥感影像聚类
- 遥感影像聚类是一类重要的非监督分类方法，在遥感数据处理和应用中具有很重要的作用。目前的遥感图像聚类方法通常存在一些不可避免的缺陷，如类别数难于自动确定、聚类速度缓慢、聚类过程不稳定以及聚类结果存在椒盐噪声等。面向对象的图...
- 陈仁喜李鑫慧
- 关键词：图像聚类图像分类
- 一种针对抖动无人机视频的运动目标检测算法
- 2024年
- 针对悬浮无人机在运动目标检测中易受抖动影响,导致大量背景噪声的问题,提出一种多尺度的EA-KDE背景差分算法(MEA-KDE)。该算法首先对图像序列进行多尺度分解,以获取多尺度的图像序列。然后,在进行检测之前,通过考虑面积阈值和当前图像帧,计算并更新检测的分割阈值,引入当前图像帧信息。其次,对不同尺度的图像帧采用高低双分割阈值进行背景差分运算,以提高检测的鲁棒性。最后,通过对各尺度的检测结果采用一种自顶向下的融合策略进行融合,以在保留目标的清晰轮廓同时消除噪声。此外,提出的一种边界扩展融合后处理算法有助于减轻检测断裂引起的目标破碎现象。实验结果表明,所提算法能够有效抑制抖动导致的背景噪声。在2个真实拍摄的无人机数据集上,分别获得了0.951和0.952的平均F1分数,相较于原算法分别提高了0.144和0.276。
- 刘耀鑫陈仁喜杨伟宏
- 关键词：机器视觉运动目标检测背景差分高斯金字塔
- 利用同质区特性的高光谱图像迁移学习分类被引量：1
- 2021年
- 深度卷积神经网络能充分利用特征间的内在联系,提高高光谱影像的可分性,近年来受到了广泛关注。但是,训练深度网络模型对大量标记样本的需求限制了此类方法的应用。将迁移学习思想引入遥感影像分类以减少对标记样本数量的需求。具体研究目标图像中每类只有一个标记样本的情况。通过对目标图像分割得到的同质区扩增目标域的训练样本数量,在此基础上运用深度孪生卷积神经网络减少源域图像与目标域图像的分布差异,实现对目标高光谱图像的最终分类。实验结果表明:同质区和孪生卷积网络的结合可提高半监督迁移学习分类的效果,较好地解决跨区域的高光谱图像分类问题。
- 周绍光吴昊赵婵娟陈仁喜
- 关键词：高光谱图像分类图像分割
- 分形学:现代地图学的非线性数学分析方法被引量：8
- 2003年
- 分析了地图学的传统数学分析方法 ,讨论了对象复杂性与方法简单化的矛盾 ,阐述了分形几何学 ,为现代地图学研究的定量化、系统化提供了新的数学分析方法。
- 龙毅毋河海陈仁喜蔡金华
- 关键词：分形地理现象地图学
- 基于各向异性插值模型的快速图像修复方法被引量：1
- 2009年
- 基于偏微分方程的图像修复算法运行缓慢,且无法恢复纹理细节,实用性较差。基于地统计学思想,提出一种简单有效的基于各向异性插值模型的图像修复方法。实验表明该方法具有计算复杂度低和能够恢复图像纹理细节的优点,对于图像小区域划痕具有很好的修复效果,具有较高的实用价值。
- 陈仁喜李鑫慧
- 关键词：图像修复插值各向异性
- 面向对象的竞争合作学习遥感影像聚类算法被引量：2
- 2016年
- 目前的遥感图像聚类方法通常存在一些不可避免的缺陷,如类别数难于自动确定、聚类速度缓慢、聚类过程不稳定以及聚类结果存在椒盐噪声等。结合竞争合作学习和面向对象的图像处理技术的优点,提出一种无需事先指定确切类别数的面向对象的竞争合作学习图像聚类算法。为了加快聚类速度并获得稳定的聚类结果,还提出一种基于动态包围空间的中位切分算法,用于选定初始聚类中心。通过对遥感影像的聚类实验,验证了该算法能够自动获得聚类数并得到满意的聚类结果,说明算法具有很好的实用价值。
- 陈仁喜李鑫慧周绍光
- 关键词：图像聚类图像分类遥感影像处理面向对象
- 基于无人机可见光影像的城市植被信息提取被引量：4
- 2022年
- 利用无人机影像提取城市植被信息具有高时效、低成本的优势,对于城市绿地调查、热岛效应分析等具有重要意义。针对城市环境下彩色屋顶、水体对植被提取造成的影响,以不同地物覆盖情况的无人机影像为数据源,对16种可见光植被指数的适用性进行了研究,并分析了城市典型地物对植被提取精度的影响。结果表明,各种植被指数用于城市植被提取的精度普遍低于农业应用,特别是存在水体的场景,除GBRI、NGBDI和EXB指数外,其余指数均难以区分植被与水体;对于不含水体的城市场景,综合而言EXG和GLI指数的提取效果较好;彩色屋顶建筑物中蓝顶建筑对植被提取的影响较大,红顶建筑对绿色植被提取的干扰较小。
- 张晓同徐佳陈仁喜
- 关键词：城市遥感无人机植被指数
- 基于动态包围盒最大间隙切分的竞争合作聚类方法
- 本发明公开了一种基于动态包围盒最大间隙切分的竞争合作聚类方法，提出了采用动态包围盒最大间隙切分的获得初始种子点的方法，即先在多维特征空间中计算数据的包围盒，并将该包围盒内的数据点向最长轴进行投影，找出相邻投影点最大间距位...
- 陈仁喜周绍光
- 文献传递
