【摘 要】
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高光谱图像具有越来越高的空间和光谱分辨率,其带来了数据量大、相关性强和冗余度高的问题,使得异常检测结果精度不高。为了选择更加有利于异常检测的图像,运用二维主成分分析(2DPCA)方法降维,并引入局部联合偏度-峰度指数进行图像选择,提出了一种基于选择性分段2DPCA的高光谱图像异常检测方法。首先利用相关系数对原始图像进行分段,然后通过旋转数据结构在每个波段子空间中实现行-列二维主成分降维;再选择合适
【机 构】
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空军航空大学航空作战勤务学院,吉林长春130022中国人民解放军78102部队,四川成都610031中国人民解放军93116部队,辽宁沈阳110100
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高光谱图像具有越来越高的空间和光谱分辨率,其带来了数据量大、相关性强和冗余度高的问题,使得异常检测结果精度不高。为了选择更加有利于异常检测的图像,运用二维主成分分析(2DPCA)方法降维,并引入局部联合偏度-峰度指数进行图像选择,提出了一种基于选择性分段2DPCA的高光谱图像异常检测方法。首先利用相关系数对原始图像进行分段,然后通过旋转数据结构在每个波段子空间中实现行-列二维主成分降维;再选择合适大小的窗口,遍历每个降维结果的主成分,计算窗口内的局部联合偏度-峰度指数,并以此为指标选择用于异常检测的
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利用布设在敦煌辐射校正场的自动化观测设备,对Hyperion高光谱遥感器开展定标试验;详细描述自动化定标的原理和方法,明确定标流程;针对高光谱遥感器的特点建立参考反射率数据库,以解决通道反射率与参考反射率光谱形状不匹配的问题;在2016年10月至2017年4月期间,对Hyperion高光谱遥感器共完成4次有效的自动化定标试验,并将试验结果与Hyperion高光谱遥感器观测的表观辐亮度进行比对验证。
针对传统的局部保持投影算法(LPP)直接使用数据的原始空间信息导致选取近邻不准确,以及LPP算法投影时忽略数据类别信息的问题,提出一种基于自适应近邻局部保持投影的人脸识别方法。该方法在特征提取时利用可变的相似度、近邻信息以及数据类别信息构建目标函数,使得在投影子空间中同类样本尽量紧凑,异类样本尽量远离。通过最小化目标函数自适应优化邻接矩阵与投影矩阵,用优化后的投影矩阵对高维数据进行降维,采用降维后
The first hyperpolarizabilities ('beta') of four azobenzene derivatives are measured via hyper-Rayleigh scattering (HRS) technique at 1064 nm. These compounds show weak absorbance at 532 nm and neglectable two-photon fluorescence (TPF). Their static fir
物体的变形、边缘中断等因素通常对物体检测的结果影响很大。为了减小这些因素的影响,提出一种新的基于边缘能量图的物体检测方法。边缘能量图在一定程度上反映了物体的边缘出现的概率,便于计算并具有较好的鲁棒性。计算出图像的边缘图像,在此基础上分别计算出模型和测试图像的边缘能量图。基于多分辨率的滑动窗口,在图像中找出测试图像边缘能量图与模型边缘能量图最相似的区域。基于边缘能量图快速得到目标物体的轮廓。实验结果
本文回顾了我国在过去十年中导波光学、波导制备和测试、波导器件、单片集成以及微加工技术等方面所取得的进展,指出了集成光学的发展趋势和需求。
为满足海洋水色遥感器大动态范围监测的需求,以推扫式成像光谱仪为例,提出一种基于多挡增益的自适应成像方法。从遥感器动态范围与信噪比的矛盾分析出发,阐述了逐像元自适应读取方法的优势,给出相应的系统设计。由海洋成像场景确定满阱电荷限制,并利用系统信噪比及动态范围约束,仿真分析得出最优挡位个数及比例。结果表明,当增益挡位为4挡,满阱电荷分别为2.5 Me~-(超低增益)、500 ke~-(低增益)、100
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