基于Fisher字典学习稀疏表示的高光谱图像分类

近年基于稀疏表示的分类框架(Sparse Representation based Classification,SRC)在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大成功,高光谱图像解译也逐渐引入稀疏表示方法。针对基于SRC的高光谱图像分类算法随机抽取训练样本构成字典较难捕获相似类别的相对差异性信息问题,提出采用Fisher字典学习方法增强相似类训练样本的可区分性。此外,考虑到高光谱图像具有较强空间相关性的特点,设计一种简单有效的投票策略进行类别判决。大量实验表明:基于Fisher字典学习的联合投票分类方法能够较好地改善高光谱分类精度。     

SAR图像舰船尾迹检测及其真假判别方法

针对常规Radon变换域中尾迹峰值检测的不确定性问题,提出了一种基于特征空间决策的尾迹检测算法.该算法首先门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;然后对这些相应的局部峰值的"截面"进行连续小波变换峰值匹配,再根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策.对仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹.     

典型地面车辆目标SAR图像仿真与评估

典型地面车辆目标SAR图像仿真对SAR图像解译和目标识别具有重要意义。在光学区目标雷达散射截面仿真基础上,研究实现了典型地面车辆目标SAR图像仿真技术,给出了坦克目标的SAR图像仿真结果。在此基础上,进一步研究了SAR图像仿真性能评估技术,在目视定性评估的基础上,引入了两个面向SAR图像解译与目标识别的SAR图像仿真性能定量评估指标。最后,通过目标仿真SAR图像与MSTAR实测SAR图像的比对,对仿真性能进行了定性、定量的分析与评估,验证了方法的有效性。     

面向遥感影像的深度语义哈希检索

目的 哈希检索旨在将海量数据空间中的高维数据映射为紧凑的二进制哈希码,并通过位运算和异或运算快速计算任意两个二进制哈希码之间的汉明距离,从而能够在保持相似性的条件下,有效实现对大数据保持相似性的检索。但是,遥感影像数据除了具有影像特征之外,还具有丰富的语义信息,传统哈希提取影像特征并生成哈希码的方法不能有效利用遥感影像包含的语义信息,从而限制了遥感影像检索的精度。针对遥感影像中的语义信息,提出了一种基于深度语义哈希的遥感影像检索方法。方法 首先在具有多语义标签的遥感影像数据训练集的基础上,利用两个不同配置参数的深度卷积网络分别提取遥感影像的影像特征和语义特征,然后利用后向传播算法针对提取的两类特征学习出深度网络中的各项参数并生成遥感影像的二进制哈希码。生成的二进制哈希码之间能够有效保持原始高维遥感影像的相似性。结果 在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集及FLICKR-25K数据集上进行实验,并与多种方法进行比较和分析。当编码位数为64时,相对于DPSH（deep supervised Hashing with pairwise labels）方法,在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集、FLICKR-25K数据集上,mAP（mean average precision）指标分别提高了约2%、6%7%、0.6%。结论 本文提出的端对端的深度学习框架,对于带有一个或多个语义标签的遥感影像,能够利用语义特征有效提高对数据集的检索性能。     

层次聚类的航迹起始算法

针对无源侦察数据不存在周期扫描、目标定位点迹间的时间间隔随机以及目标数量、运动特性等多项先验信息缺乏状况下的多目标检测问题,提出了层次聚类的航迹起始算法。该算法首先利用信号载频、重频、脉宽参数体制的不同对量测记录集进行粗聚类;其次对雷达工作体制相同的每一个子类,采用K-means算法对其载频、重频、脉宽三个信号参数进行精聚类;再次对属性聚类后的每一个子类构造所有可能的配对点迹,并计算其分维速度,利用速度法筛选出满足速度约束条件的点迹;最后对筛选出的点迹按接收时间重新排序,利用扩展的搜索算法从第一个时刻开始搜索目标航迹。仿真与真实数据的实验结果验证了本文算法的有效性和实用性。      

基于ZMNL的相关复合K分布雷达海杂波仿真

相关K分布是一种适于描述雷达海杂波的非高斯分布模型.快速、准确地模拟雷达海杂波,对雷达最优信号处理器的设计及雷达系统的模拟是十分重要的.文中讨论了相关K分布海杂波的建模与仿真,在K分布的自相关函数与高斯分布的自相关函数之间的非线性关系的基础上,利用修正的零记忆非线性变换,仿真产生了相关复合K分布雷达海杂波.仿真实验结果表明,这种方法是准确、有效、可行的.     

高分辨SAR目标散射中心模型分析

散射中心是光学区雷达目标电磁散射的基本特征,是高分辨SAR图像解译的根本特征。以高分辨SAR图像解译为应用背景,分析了目前典型的三种散射中心模型（理想点散射中心模型、衰减指数和模型、属性散射中心模型）的优缺．点和适用条件,并导出了模型及模型参数间的关系。通过理论分析、仿真及实测SAR图像数据验证了属性散射中心模型是目前最符合高分辨SAR图像解译应用需求的散射中心模型。在此基础上,分析了属性散射中心的特性与特点,为研究基于属性散射中心模型的高分辨SAR图像特征提取及解译方法奠定了基础。     

合成孔径雷达舰船航迹成像模型及其数字仿真

该文描述了一种合成孔径雷达(SAR)Kelvin舰船航迹成像的数学模型，该模型考虑了流体粘性和海洋背景的影响，在一定条件下对Kelvin舰船航迹的合成孔径雷达成像进行了计算机数字仿真。仿真结果较好地反映了航迹的表面分布情况，为研究舰船航迹在合成孔径雷达图像中的成像机理提供了理论分析依据。     

基于阴影的SAR图像车辆目标三维特征提取

目标长、宽、高三维几何特征,对SAR图像解译与目标识别等具有重要意义。从SAR成像几何出发,根据SAR观测俯仰角、目标及阴影之间的几何关系,研究提出了基于两维高分辨SAR图像阴影信息的车辆目标三维几何特征提取方法。该方法既可由某一方位角的单幅SAR图像提取目标三维几何特征,也可通过任意有限(3～5)个方位角SAR图像的融合提取目标三维几何特征,而且融合还可有效提高目标三维几何特征的提取精度。通过大量MSTAR实测SAR图像数据的实验结果,验证了其有效性。