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1.
In this paper, a new supervised classifica- tion method, combining spectral and spatial information, is proposed. The method is based on the two following facts. First, a hyperspectral pixel can be sparsely repre- sented by a linear combination of the dictionary consists of a few labeled samples. If any unknown hyperspectral pixel lies in the subspace spanned by some labeled-class samples, it will be classified to this labeled-class. And this is to solve a fully constrained sparse unmixing problem with the 12 regularization and the criterion of classification is relaxed to be determined by the largest value of sparse vector whose nonzero entries correspond to the weights of the labeled samples. Second, since the nearest neighbors probably belong to the same class, a spatial constraint is introduced. Alternating direction method of multipliers (ADMM) and the graph cut based method are then used to solve the spectral-spatial model. Finally, two real hy- perspectral data sets are used to validate our proposed method. Experimental results show that the proposed method outperforms many of the state-of-the-art methods.  相似文献
2.
经典的鲁棒主成分分析( Robust Principal Component Analysis ,RPCA)目标检测算法使用l1范数逐一判别每一像素点是否属于运动目标,未能考虑到运动目标在空间分布的连续性,不利于提升运动目标检测的鲁棒性。本文提出了一种基于l0群稀疏RPCA模型的运动目标检测方法。首先运用Ncuts算法进行区域过分割,生成多个同性区域,将其作为群稀疏约束的分组信息;第二步构造基于l0群稀疏RPCA模型,运用群稀疏准则判别过分割后的各同性区域是否为运动目标,采用交替方向乘子算法对模型进行快速求解,约束过分割形成的同性区域具有相同检测结果,进而将背景环境和运动前景分离,能够更加准确地度量运动目标的区域边界,且对复杂的背景扰动更加鲁棒,达到了运动目标鲁棒检测的目的。  相似文献
3.
金正猛  周晨 《电子学报》2016,(10):2364-2369
本文在YCbCr色彩空间机制下,结合目标灰度图像的梯度信息,提出基于耦合全变差的图像着色模型。然后,利用交替方向乘子算法(ADMM),设计所提模型的快速数值求解算法,并给出了该算法的收敛性结果。最后,数值实验结果表明,该模型在快速着色的同时,能有效地防止颜色越界。  相似文献
4.
为了实现复杂背景下的红外小目标检测, 提出了一种基于协作稀疏编码(CSC)的红外小目标检测算法。首先通过滑动窗口法提取待测 试图像的图像块,并将 其转化为列向量作为超完备字典;然后采用CSC模型计算每一个图像块在超完 备字典中的系数矩 阵以及误差矩阵,其中系数矩阵的L2,1范数代表图像的背景信息,而误 差矩阵的L1,2范数代表红外小目标信 息;进而利用ADMM(alternating directional method of multiplier)算法解 算,得到系数矩阵和误差矩阵;最后通 过误差矩阵重建,得到红外小目标的位置。仿真及公开数据实验结果,证实了本文方法的有 效性。  相似文献
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