GENERALIZED INVERSE GROUP OF SIGNAL AND ITS IMPLEMENTATION WITH NEURAL NETWORKS

A new concept, the generalized inverse group (GIG) of signal, is firstly proposed and its properties, leaking coefficients and implementation with neural networks are presented. Theoretical analysis and computational simulation have shown that (1) there is a group of finite length of generalized inverse signals for any given finite signal, which forms the GIG; (2) each inverse group has different leaking coefficients, thus different abnormal states; (3) each GIG can be implemented by a grouped and improved single-layer perceptron which appears with fast convergence. When used in deconvolution, the proposed GIG can form a new parallel finite length of filtering deconvolution method. On off-line processing, the computational time is reduced to O(N) from O(N2). And the less the leaking coefficient is, the more reliable the deconvolution will be.     

基于聚类和联合偏度与峰度指数的高光谱数据波段选择算法

高光谱数据的光谱分辨率高,数据量大,在提供丰富、详细的地物或目标信息的同时,不同光谱波段特别是相邻波段间有较强的相关性,导致光谱波段之间有大量冗余信息。针对这一问题,面向高光谱异常检测,提出了基于聚类和联合偏度与峰度指数的波段选择方法。首先利用虚拟维度进行估计,确定高光谱数据的本征维度,再结合最大-最小距离的思想进行聚类中心的更新,避免了随机选取的初始值可能导致距离太近的问题。然后,考虑到异常目标常常表现为不满足背景高斯分布的特点,使用联合偏度与峰度指数作为准则函数进行波段选择,有效选择出了重要波段。在三组代表性高光谱数据集上进行了实验,结果表明本文所提出的算法有效提升了高光谱异常检测的效果并降低了虚警率。     

一种基于对应分析的WorldView-2遥感图像融合算法

文章针对新型WorldView-2遥感图像提出了一种基于对应分析的全色光与多光谱图像融合新算法。该算法利用对应分析将八波段多光谱图像变换至成分空间,然后通过成分图像将全色光图像的空间细节信息注入成分空间,经反变换后得到融合结果。实验结果表明,该算法在融合World-View-2遥感图像时能够在提高空间分辨率和保持光谱信息方面达到较好的平衡,优于现有的几种融合算法。     

基于加权小波分析和神经网络的人脸识别

基于加权小波分析和神经网络提出一种新的准正面人脸识别算法.二维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可很好地压缩和表征人脸图像的特征,再加上变换后高频的人脸特征,能很好地表达人脸特征;径向基网络作为分类器有很好的推广性能,有利于大容量样本的分类.在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,与传统算法相比有很高的识别速度和识别率.     

一种基于DWT通道分离和函数提取的运动目标检测新方法

智能视频监控由于其智能性、实时性和高检测率成为交通和安防领域的热点研究方向,其中运动目标实时检测是智能视频监控中的一个基本和重要的部分。本文提出一种针对智能视频监控的运动目标检测新方法：包括视频帧的小波变换、YCb Cr通道分离、目标检测与融合等环节。与传统的检测方法相比,该方法检测运动目标速度较快,精确度较高,且同时还能抑制弱的阴影。     

离散脊波变换及其在SAR图像压缩中的应用

首先介绍了SAR图像的特点，在对离散脊波变换的正交性及其与Radon变换的关系深入研究的基础上，利用其在线性特征表示方面的优势，将离散脊波变换应用到SAR图像的压缩，提出了一种基于离散正交脊波变换的SAR图像压缩方法。实验数据表明该算法对斑点噪声污染严重的SAR雷达图像压缩较传统的小波变换更加有效。     

基于小波变换和分段DPCM混合编码的多光谱遥感图像压缩算法

多光谱遥感图像的压缩要利用图像谱内及谱间的相关特性。该文在分析多光谱图像谱内和谱间相关特性的基础上,提出了对多光谱遥感图像进行压缩的分段 DPCM和 SPIHT相结合的混合压缩算法,即首先利用分段 DPCM算法去除谱间冗余,再利用高效的 SPIHT小波压缩算法对预测误差图像进行编码。实验取得了令人满意的效果,证明了该算法的有效性。     

图像综合特征及其在图像检测与匹配中的应用

针对灰度,几何畸变较大的图像匹配困难的问题,提出了一种图像匹配的新方法。该方法在图像预处理时,首先利用SUSAN算法来检测图像目标的边缘,然后利用图像不变矩,并结合形态信息、灰度信息构造的图像综合特征来进行图像匹配,以完成目标的识别与跟踪。由于SUSAN算法检测特征定位准确,对局部噪声不敏感,而且不变矩具有平移、旋转、比例不变的特性,因此可取得较好的检测与匹配效果。实验也表明,该算法既具有较强的抗灰度、抗几何畸变能力,又具有较强的噪声抑制能力。     

一种基于近似有限Rodgelet变换的SAR图像分割方法

由Donoho等提出的有限正交Ridgelet变换成功应用于高噪声图像的边缘检测和分割，但由于有限Radon的“缠绕”现象使得在该方法图像的重构时产生边缘的“混叠”和“洞”，影响了边缘检测和图像分割的质量。论文结合Wedgelet变换提出了基于“自然直线”的近似有限Ridgelet变换从根本上克服了这些缺陷和解决了离散Radon变换的图像重构问题。最后将这一方法用于SAR图像分割，并取得了满意的结果。     

中轨SAR海面运动舰船回波建模研究

中轨SAR具有宽测绘带及重访时间短的优势,是低轨SAR与高轨SAR的重要补充。然而,相对于低轨SAR,中轨SAR具有合成孔径时间长,轨道特性复杂等特点,常规斜距模型不适用于中轨SAR。考虑了回波非"停-走-停"的情况,结合轨道及运动舰船特点,对中轨SAR舰船目标斜距模型进行定量化分析。得到舰船在静止、匀速运动、加速运动时四阶斜距模型能够满足成像要求,当受海浪影响时四阶斜距模型将失效的结论。最后实现中轨SAR海面舰船回波精确建模。