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一种基于SVR的SAR图像自适应滤波算法

系统工程与电子技术 2010年第6期32卷 1167-1170页

作者：张绍明林怡邵永社陈映鹰同济大学遥感与空间信息技术研究中心上海200092

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像相干斑噪声抑制问题,提出了一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)分析的空间域自适应滤波方法。将SAR图像看做连续二维函数,利用SVR方法对其进行逼近。基于图像的... 详细信息

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像相干斑噪声抑制问题,提出了一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)分析的空间域自适应滤波方法。将SAR图像看做连续二维函数,利用SVR方法对其进行逼近。基于图像的逼近结果描述像素关联性,并基于关联性破坏程度对噪声进行类型分析,对不同类型的噪声采取确定性的抑制算法。为了保证精度,选择小波核函数构建支持向量回归机。实验结果表明了该方法的有效性和对经典方法的改进。

关键词：合成孔径雷达自适应滤波支持向量回归小波核函数

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基于支持向量机的景象匹配区选择方法

同济大学学报（自然科学版） 2009年第5期37卷 690-695页

作者：杨朝辉陈映鹰同济大学遥感与空间信息技术研究中心上海200092

考虑景象匹配区选择结果与参考图像信息之间的联系与制约,提出了基于支持向量机的景象匹配区选择方法.首先合理选择基于灰度和基于特征的2级测度参数,准确有效地表示参考图图像信息;其次将多个测度参数归一化组成样本集的输入属性向量,... 详细信息

考虑景象匹配区选择结果与参考图像信息之间的联系与制约,提出了基于支持向量机的景象匹配区选择方法.首先合理选择基于灰度和基于特征的2级测度参数,准确有效地表示参考图图像信息;其次将多个测度参数归一化组成样本集的输入属性向量,并使用去均值归一化算法得到匹配结果作为样本集的输出;最后选择合适的核函数与最佳参数训练样本集数据,得到具有自动区分景象适配区与非景象匹配区能力的决策函数,并用其分类实现任意候选参考图的匹配区选择.实验结果表明该方法具有较大的适应性和抗干扰性,能够对复杂参考图的匹配区选择进行正确决策指导.

关键词：景象匹配支持向量机测度参数匹配区

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SAR图像与光学图像多子区鲁棒匹配算法

同济大学学报（自然科学版） 2009年第1期37卷 121-125,133页

作者：张绍明陈鹰林怡同济大学遥感与空间信息技术研究中心上海200092

提出了一种新的低空机载合成孔径雷达(SAR)图像与卫星光学图像的多子区匹配算法.算法中,依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法.匹配中将低空SAR图像分为多个子区,利用子区影像频谱直方图等... 详细信息

提出了一种新的低空机载合成孔径雷达(SAR)图像与卫星光学图像的多子区匹配算法.算法中,依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法.匹配中将低空SAR图像分为多个子区,利用子区影像频谱直方图等特性参量判别其可匹配性,并用各子区位置分布关系约束匹配结果.匹配搜索策略为基于提升小波的金字塔分层搜索.用低空SAR图像与SPOT-5卫星光学基准图进行了实验,结果表明该方法的有效性.

关键词：合成孔径雷达景象匹配边缘提取小波包变换频谱直方图多子区

基于小波纹理与改进FCM的SAR机场类目标提取

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同济大学学报（自然科学版） 2009年第1期37卷 115-120页

作者：谢锋林怡陈映鹰同济大学遥感与空间信息技术研究中心．上海200092

定义了几种小波纹理,提出一种基于小波纹理与改进FCM(模糊C均值聚类)的对SAR(合成孔径雷达)图像进行机场类目标自动提取方法.利用小波多尺度分析对影像分解,得到不同方向上小波频带,然后对不同的小波频带进行小波纹理分析——用频率共... 详细信息

定义了几种小波纹理,提出一种基于小波纹理与改进FCM(模糊C均值聚类)的对SAR(合成孔径雷达)图像进行机场类目标自动提取方法.利用小波多尺度分析对影像分解,得到不同方向上小波频带,然后对不同的小波频带进行小波纹理分析——用频率共生矩阵4个关键特征来描述小波纹理特征向量.应用PCA(主成分分析)的方法去相关,进行特征空间的降维处理,并使用改进FCM进行分割,进而提取出目标.实验结果表明:此种无需初始点的非监督算法自动化程度高,机场类目标提取成功率和定位准确率分别达到97.3%和99.3%,为此类目标的定位提供了良好的参考.

关键词：合成孔径雷达小波纹理频率共生矩阵改进模糊C均值聚类特征空间自动提取

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基于多尺度空间的图像匹配算法

光电子．激光 2009年第6期20卷 826-829页

作者：杨朝辉陈鹰邵永社张绍明同济大学遥感与空间信息技术研究中心上海200092

根据影像的多尺度空间表达思想,使用非线性的关键点滤波算子将基准图和实时图分解为不同分辨率并具有不同特征的子图。通过调整不同尺度空间中各参数的权重准确的表示影像对的匹配相似度,并完成综合测度描述符的计算。最后通过测度描述... 详细信息

根据影像的多尺度空间表达思想,使用非线性的关键点滤波算子将基准图和实时图分解为不同分辨率并具有不同特征的子图。通过调整不同尺度空间中各参数的权重准确的表示影像对的匹配相似度,并完成综合测度描述符的计算。最后通过测度描述符完成最顶层的粗略匹配,并将结果作为下一层匹配的初始条件,由粗至精完成最终的匹配。实验结果表明,本文方法在基准图和实时图存在一定几何变形和灰度差的情况下,能取得较高的平均匹配精度与正确匹配概率,并且匹配的速度也较快。

关键词：多尺度空间图像匹配关键点滤波测度描述符

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

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同济大学学报（自然科学版） 2013年第4期41卷 600-606页

作者：关泽群周敏璐王建梅同济大学测绘与地理信息学院上海200092 同济大学遥感与空间信息技术研究中心上海200092

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在... 详细信息

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.

关键词：隐含相似性图像配准 SAR去噪联合马尔可夫模型量子粒子群算法

改进的SURF算法在彩色车载影像匹配中的应用

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同济大学学报（自然科学版） 2014年第4期42卷 624-629页

作者：林怡应旻杨业叶勤同济大学测绘与地理信息学院同济大学遥感与空间信息技术研究中心 73011部队 61175部队

在分析了具有尺度不变特征的鲁棒特征加速算法(SURF算法)的基础上,提出了一种基于高斯颜色模型的增维彩色SURF算法.该算法将RGB颜色模型转换到高斯颜色模型,使用SURF算法(增加了48维颜色特征描述向量)进行匹配,再使用核线约束剔除误匹配... 详细信息

在分析了具有尺度不变特征的鲁棒特征加速算法(SURF算法)的基础上,提出了一种基于高斯颜色模型的增维彩色SURF算法.该算法将RGB颜色模型转换到高斯颜色模型,使用SURF算法(增加了48维颜色特征描述向量)进行匹配,再使用核线约束剔除误匹配.结果表明:尽管相对于原有的SURF算法略微增加了计算量,但是在匹配点对数、匹配正确率、匹配点分布均匀性上都具有明显的优势.

关键词：移动测量系统彩色SURF 高斯颜色模型立体匹配核线约束

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基于多特征的遥感影像决策树分类

光电子．激光 2010年第5期21卷 731-736页

作者：潘琛林怡陈映鹰同济大学测量与国土信息工程系遥感与空间信息技术研究中心上海200092

构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0... 详细信息

构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0决策树分类法进行影像分类,实现主要地物的空间分布专题信息提取,并利用该方法对Landsat-5TM影像进行了分类实验。结果表明,所提出的方法能够有效地提高分类精度。

关键词：多特征决策树分类遥感影像形状特征

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4分量模型和散射参数的全极化雷达图像分类

同济大学学报（自然科学版） 2011年第9期39卷 1345-1349页

作者：邵永社韩阳吕倩利杨书娟同济大学测量与国土信息工程系上海200092 同济大学遥感空间信息技术研究中心上海200092

在分析了典型的极化目标分解和地物分类算法基础上,提出了融合Yamaguchi分解和H/α(H为散射熵,α为地物散射角)平面分解结果的迭代处理目标分类方法.首先,通过获取4种散射分量及地物的散射熵和散射角,结合6个参量,将极化合成孔径雷达图... 详细信息

在分析了典型的极化目标分解和地物分类算法基础上,提出了融合Yamaguchi分解和H/α(H为散射熵,α为地物散射角)平面分解结果的迭代处理目标分类方法.首先,通过获取4种散射分量及地物的散射熵和散射角,结合6个参量,将极化合成孔径雷达图像中的地物初始分类;然后,利用相干散射矩阵服从Wishart分布的特性进行迭代,获得最终分类结果.实验结果证明,该算法提高了分类性能,运算量小,分类效果较好.

关键词：极化合成孔径雷达图像分类 Yamaguchi分解散射熵散射角