高光谱影像特性研究

来源 :第八届全国信号和智能信息处理与应用学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:guyunlong0811
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高光谱影像空间分辨率较低,为了进一步确定目标类型,深入研究高光谱影像特性是非常有必要的.通过分析高光谱影像原始数据,直观地分析了高光谱影像的光谱特性、波段特性和高维数据特性,为基于高光谱图像的目标检测与目标识别等技术研究提供了理论依据和数据支撑.
其他文献
介绍了伽利略E5频段基带信号产生的基本原理,给出了软件实现的基本架构,对产生的基带信号用伽利略软件接收机进行了验证,结果表明解调出来的导航数据是可靠和正确的,结合硬件实现了定位,这也为伽利略E5接收机的研发提供了强有力的支持.
为了满足航天应用高可靠性的要求,实现对航天器FPGA使用过程中可能发生的永久故障的及时检测,设计了一种星载SRAM型FPGA硬件测试系统,该系统以FPGA作为逻辑控制的核心,描述了系统的主要硬件组成,FPGA软件模块化设计的实现方法,及内建自测试的思想,并给出了其核心模块的组成框图.测试结果表明本系统可以实现CLB级的故障检测,适用于FPGA芯片的筛选,满足系统设计要求.
在低信杂比背景下,SAR图像中的运动目标往往淹没在杂波中,利用单帧图像无法检测到运动目标,基于动态规划的检测前跟踪(DP-TBD)方法是一种常用的微弱目标跟踪和检测方法.针对运动目标速度接近的特殊场景,直接的DP-TBD方法检测率较低,提出两级DP-TBD方法.设定较大的速度搜索范围,进行第一次DP-TBD,结合形态学处理方法得到检测结果并估计方位向速度,将速度估计值作为先验信息,缩小速度搜索范围
给出了一种基于GIS信息和两次CFAR检测的近岸舰船检测方法.利用已有的GIS信息,实现SAR图像海陆分离,对海面区域进行舰船检测.针对近岸区域海陆分离误差以及舰船目标之间相互邻近所导致的目标轮廓不完整、存在虚警等问题,引入了两次CFAR检测处理,并对检测结果进行鉴别以消除虚警.实测数据的检测结果也表明,这种GIS分离和两次检测的方法对于近岸区域、多个邻近目标场景下的舰船检测是有效的.
通过对ISAR回波数据分段成像,估计舰船目标中心线斜率和多普勒展宽随时间的变化.定义了舰船目标三维运动检测因子,提出了一种利用三维运动检测因子对舰船运动状态进行检测的方法.与此同时,基于检测结果进行最优成像时间的选取,并利用图像熵确定最佳的成像时间间隔,提升了成像质量.仿真分析验证了算法的有效性.
对高清数字水印处理系统进行了系统设计.针对高清的高速率大数据流的特点,采用数据缓冲池的方法,根据高清视频图像采集特点,通过缓存降低对主存的写的频度,并利用写操作的间隙插入处理线程对存储器读/写操作的方法实现一片存储体上完成视频数据流水线处理,简化了系统结构,采用了读写交错技术,设计了一种对DDR存储器的新的访问方式.考虑到高清一帧数据量非常大的特点,对5/3小波的处理方法提出了一种基于行分组的行列
针对细化人体轮廓得到的人体骨架图像颈部点处分支错移,导致人体骨架图像与实际人体不符的问题,提出一种基于骨架点分支数和线性方程连接的方法.该方法对骨架图像由左向右逐行地对每个骨架点计算其分支数目,然后根据分支的个数及位置情况确定人体头部、颈部及错移点坐标,消除头部与错移点间的骨架点,最后依据头部和颈部建立的线性方程计算确定需要被更新为骨架点的坐标,完成颈部修复.经理论分析和实验验证,所提出的方法能够
针对传统DICOM影像显示设备的不兼容性、不广泛性、不好操作性等特点,开发一种在Windows操作系统下显示DICOM影像的图像处理软件.该软件是以DICOM3.0标准结构为基础,基于VC2005开发工具开发的图像处理软件.软件具有DICOM图像显示、画笔标识、图像测量、DICOM格式与BMP相互转换等功能.
近年来,姿势识别成为研究者研究的热点.但是,由于姿势识别的个体差异性以及空间差异性等因素,使得姿势识别的识别准确度以及能否在线识别成为研究的难点.基于kinect for windows获取的深度信息能够有效地提取到骨骼信息,从而不需要经过复杂的前景提取算法就能够较容易地提取目标信息.本次研究采用CGPD12数据集提供的不同姿势的骨骼信息,对骨骼信息关键特征进行选取,并使用支持向量机对姿势进行分类
针对传统红外场景产生器只能模拟单波段场景目标的问题,设计了一种基于PCI的多功能实时双波段红外图像场景模拟系统.该系统可根据目标强度、面积、信噪比和运动轨迹对场景进行模拟,也可以根据实拍的红外图像对目标与背景进行合成.在采集模式时,可根据上位机指令选择是否加入非均匀校正功能;在回放模式时,可选择直接输出、非均匀输出.同时在接口模拟和控制方面,该系统支持HDLC协议的RS485接口通信,可根据主处理