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基于变差函数纹理特征的高分辨率SAR图像建筑区提取

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信号处理 2009年第9期25卷 1433-1442页

作者：赵凌君高贵匡纲要国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

本文提出了一种基于变差函数纹理特征的高分辨率SAR图像建筑区提取方法,该方法以建筑区变差函数曲线的周期性为依据,首先提取周期性变差函数曲线的变程,然后以该变程为间距计算相应的变差函数值作为分类特征,最后采用非监督模糊C-均值(F... 详细信息

本文提出了一种基于变差函数纹理特征的高分辨率SAR图像建筑区提取方法,该方法以建筑区变差函数曲线的周期性为依据,首先提取周期性变差函数曲线的变程,然后以该变程为间距计算相应的变差函数值作为分类特征,最后采用非监督模糊C-均值(FCM,Fuzzy C-Mean)分类器实现建筑区和非建筑区两类分类问题,在去除小区域和填补空洞的操作之后,提取最终的建筑区轮廓。在实际计算变差函数特征图像时,为提高算法的实用性,将全方向的变差函数计算转化为四个方向的变差函数之和,并提出快速递推算法以替代常用的逐点加窗计算方式。实验结果表明,利用变差函数纹理特征可以有效地区分高分辨率SAR图像上的建筑区与非建筑区,提取出来的建筑区完整性较高,且虚警较少。与经典的灰度共生矩阵法(GLCM,Gray Level Co-occurrence Matrix)相比,本文方法在应用于不同高分辨率SAR图像的建筑区提取时,其性能可媲美甚至优于经典的GLCM法,而在计算效率上远远高于GLCM法,因而更具有实用的意义。

关键词：合成孔径雷达建筑区变差函数纹理分析

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SAR图像边缘检测方法综述

中国图象图形学报 2007年第12期12卷 2042-2049页

作者：赵凌君贾承丽匡纲要国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073

边缘检测是SAR图像解译的基本问题之一。固有的乘性噪声特性使得经典的梯度边缘检测方法并不适用于SAR图像,因此研究针对SAR图像的边缘检测方法具有重要的意义。本文对SAR图像边缘检测问题进行了系统的研究,简单描述了SAR图像边缘检测问... 详细信息

边缘检测是SAR图像解译的基本问题之一。固有的乘性噪声特性使得经典的梯度边缘检测方法并不适用于SAR图像,因此研究针对SAR图像的边缘检测方法具有重要的意义。本文对SAR图像边缘检测问题进行了系统的研究,简单描述了SAR图像边缘检测问题,讨论了现有的SAR图像边缘检测方法,总结了SAR图像边缘检测中存在的两个问题——边缘细化和边缘定位,对检测结果的性能评估方法也进行了概括。最后在总结现有研究成果的基础上展望了SAR图像边缘检测的发展方向。

关键词： SAR图像边缘检测边缘定位

基于变差函数模型拟合的城区SAR图像分类新方法

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现代雷达 2014年第2期36卷 29-34,41页

作者：赵凌君谭熙匡纲要国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073

提出了一种基于变差函数模型拟合的SAR图像分类新方法。该方法首先采用球状模型拟合不同地物的变差函数图,计算模型参数——变程值;然后,用变程值所对应的变差函数纹理特征构成分类特征矢量;最后,利用K-近邻分类器实现训练与分类。对不... 详细信息

提出了一种基于变差函数模型拟合的SAR图像分类新方法。该方法首先采用球状模型拟合不同地物的变差函数图,计算模型参数——变程值;然后,用变程值所对应的变差函数纹理特征构成分类特征矢量;最后,利用K-近邻分类器实现训练与分类。对不同RadarSat图像的实验表明该方法可有效用于SAR图像的分类,且分类性能优于经典的最大似然法和灰度共生矩阵法。

关键词： SAR图像变差函数纹理分类城区环境

基于Mellin变换的K分布参数估计新方法

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电子学报 2010年第9期38卷 2083-2089页

作者：时公涛赵凌君桂琳陆军蒋咏梅匡纲要国防科技大学电子科学与工程学院遥感信息处理实验室 94402部队

K分布是目前SAR图像建模领域应用最广泛、最著名的统计模型之一.当前普遍采用的是基于矩估计的参数估计方法,但其存在等效视数值需要经验获取、容易出现错误估计以及造成K分布失效等问题.为此,本文提出了一种基于Mellin变换的K分布参数... 详细信息

K分布是目前SAR图像建模领域应用最广泛、最著名的统计模型之一.当前普遍采用的是基于矩估计的参数估计方法,但其存在等效视数值需要经验获取、容易出现错误估计以及造成K分布失效等问题.为此,本文提出了一种基于Mellin变换的K分布参数估计新方法.该方法以Mellin变换为基础,详细推导了K分布对应的第一个、第二个第二类型的特征函数和它们各自对应的对数矩和对数累积量,最终获得了K分布参数估计简洁的迭代表达式.所提方法不但有效克服了K分布失效的问题,更为重要的是,其把视数同形状参数、尺度参数一样视为待估计的参数,且能够快速准确地迭代出它们的估计值,保证了K分布的拟合精度.实验结果证明了所提方法的有效性.

关键词：合成孔径雷达 K分布矩估计 Mellin变换

基于可变参数化几何模型的SAR图像飞机目标特征提取方法

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现代雷达 2016年第10期38卷 47-53页

作者：陈玉洁赵凌君匡纲要国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073

基于飞机目标的轮廓特点和成像特性,提出了一种基于可变参数化几何模型的合成孔径雷达(SAR)图像飞机目标特征提取方法。首先,利用飞机目标的先验知识构造一个描述飞机目标外形轮廓的参数化模型;然后,对于输入的实测飞机目标切片图像,构... 详细信息

基于飞机目标的轮廓特点和成像特性,提出了一种基于可变参数化几何模型的合成孔径雷达(SAR)图像飞机目标特征提取方法。首先,利用飞机目标的先验知识构造一个描述飞机目标外形轮廓的参数化模型;然后,对于输入的实测飞机目标切片图像,构建目标函数来度量模型与实测图像中目标区域的拟合程度,通过遗传算法求解最优参数;最后,在最优参数模型的基础上计算目标的几何特征。基于仿真和实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：合成孔径雷达飞机目标特征提取参数化几何模型

基于语义分割模型和条件随机场的SAR图像机场跑道提取方法

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现代雷达 2021年第10期43卷 91-100页

作者：何奇山赵凌君匡纲要国防科技大学电子科学学院长沙410073

在合成孔径雷达(SAR)图像敏感目标检测与识别领域中,机场跑道是重要的军事民用目标,在SAR飞机目标检测和机场关键信息提取等任务上具有重要意义。传统机场道路掩膜提取算法容易导致分割性能差、鲁棒性低,往往需要大量精心设计的鉴别后... 详细信息

在合成孔径雷达(SAR)图像敏感目标检测与识别领域中,机场跑道是重要的军事民用目标,在SAR飞机目标检测和机场关键信息提取等任务上具有重要意义。传统机场道路掩膜提取算法容易导致分割性能差、鲁棒性低,往往需要大量精心设计的鉴别后处理模块。针对图像分割任务,以卷积神经网络为基础的语义分割模型具备较好的实用价值,广泛用于光学自然图像分割领域,但是针对大区域SAR机场跑道提取任务,经典网络模型难以在保持图像特征感受野和保持图像细节上取得较好权衡。文中以DeepLabV3网络作为编码器,设计了基于上采样卷积模块和多低维特征融合的解码器用于输出预测概率图,然后添加了基于条件随机场的优化模块,进一步提升了分割结果的准确性。基于高分三号的实验表明,所提方法在分割性能指标上取得了最优的结果,并且能够有效保留机场边缘和图像细节。

关键词：合成孔径雷达机场道路提取深度语义分割模型条件随机场

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因材施教,拓宽中学信息技术教学之路

中国教育信息化 2015年第10期 68-69页

作者：赵凌君苏州外国语学校

信息技术学科是培养学生科学素养和创新精神的一个重要阵地,但是受各方面因素制约,当前中小学信息技术课时少,内容相对滞后且过于简单,有限的课堂教学已不能满足那些对信息技术兴趣浓、基础好、水平高、能力强的学生的内在需要。文章记... 详细信息

信息技术学科是培养学生科学素养和创新精神的一个重要阵地,但是受各方面因素制约,当前中小学信息技术课时少,内容相对滞后且过于简单,有限的课堂教学已不能满足那些对信息技术兴趣浓、基础好、水平高、能力强的学生的内在需要。文章记录了作者在近几年信息技术学科竞赛的辅导与学生培养中,开展课外教学辅导、培养学生的自主学习能力,成为信息学领域的特长生的一些做法、体会及反思,探索信息技术教学拓展之路。

关键词：因材施教学科竞赛信息学奥赛

来源：博看期刊

程序教学中的教与学——中学程序设计教学模式探究

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中国信息技术教育 2015年第22期 124-126页

作者：赵凌君江苏省苏州外国语学校

近几年,我校将程序设计课程纳入必修课范围,小学开设了LOGO,中学开设了VB、pascal、C、C＋＋等计算机语言.课程的开设不仅提高了学生的知识体系、信息素养,而且培养了学生的逻辑思维、创新意识.本文根据笔者多年的教学实践,对如何引导... 详细信息

近几年,我校将程序设计课程纳入必修课范围,小学开设了LOGO,中学开设了VB、pascal、C、C＋＋等计算机语言.课程的开设不仅提高了学生的知识体系、信息素养,而且培养了学生的逻辑思维、创新意识.本文根据笔者多年的教学实践,对如何引导学生自主探究、如何灵活实施课堂教学等问题进行了较深入的探究,以期能够为中学程序设计教学模式的发展提供参考与借鉴.

关键词：程序设计教学模式自主探究拓展

基于主导边界Radon变换的SAR目标方位角估计方法

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计算机应用 2011年第9期31卷 2473-2476页

作者：黄嘉辛陆军赵凌君国防科学技术大学电子科学与工程学院长沙410073

针对仅利用主导边界估计带来的目标垂直与水平方位的模糊问题,提出一种基于主导边界Radon变换的合成孔径雷达(SAR)图像目标方位角估计方法。该方法基于分割图像中目标主导边界长度的判别准则进行解模糊,同时引入目标主导边界Radon变换... 详细信息

针对仅利用主导边界估计带来的目标垂直与水平方位的模糊问题,提出一种基于主导边界Radon变换的合成孔径雷达(SAR)图像目标方位角估计方法。该方法基于分割图像中目标主导边界长度的判别准则进行解模糊,同时引入目标主导边界Radon变换的估计算法,解决了传统主导边界算法中长、短主导边界不易分离的问题。MSTAR实测数据的实验结果表明提出的算法具有良好的精确度和适应性。

关键词：合成孔径雷达图像方位角估计主导边界 Radon变换