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1.
目的 由于在军事和民用应用中的重要作用,高光谱遥感影像异常检测在过去的20~30年里一直都是备受关注的研究热点。然而,考虑到异常点往往藏匿于大量的背景像元之中,且只占据很少的数量,给精确检测带来了不小的挑战。针对此问题,基于异常点往往表现在高频的细节区域这一前提,本文提出了一种基于异常点粗定位和协同表示的高光谱遥感影像异常检测算法。方法 对输入的原始高光谱遥感影像进行空间维的降质操作;通过衡量降质后影像与原始影像在空间维的差异,粗略定位可能的异常点位置;将粗定位的异常点位置用于指导像元间的协同表示以重构像元;通过衡量重构像元与原始像元的差异,从而进一步优化异常检测结果。结果 在4个数据集上与6种方法进行了实验对比。对于San Diego数据集,次优算法和本文算法分别取得的AUC (area under curve)值为0.978 6和0.994 0;对于HYDICE (hyperspectral digital image collection equipment)数据集,次优算法和本文算法的AUC值为0.993 6和0.998 5;对于Honghu数据集,次优算法和本文方法的AUC值分别为0.999 2和0.999 3;对Grand Isle数据集而言,尽管本文方法以0.001的差距略低于性能第1的算法,但从目视结果图中可见,本文方法所产生的虚警目标远少于性能第1的算法。结论 本文所提出的粗定位和协同表示的高光谱异常检测算法,综合考虑了高光谱遥感影像的谱间特性,同时还利用了其空间特性以及空间信息的先验分布,从而获得异常检测结果的提升。 相似文献
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3.
文本挖掘是从非结构化的文本中发现潜在的概念以及概念间的相互关系。作为从浩瀚的Web信息资源中发现潜在的、有价值知识的有效技术,Web文本挖掘已倍受关注。文中提出了利用概念格来抽取隐含在文本中潜在的概念关系,将文本挖掘中文档与关键词之间的关系通过概念格结构呈现出来。 相似文献
4.
TS201的混合编程问题的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍在TS201上进行软件开发的几种方法,从工程实现的角度比较各自的优缺点,指出C/C 语言和汇编语言混合编程技术的优越性.之后详细阐述ccts编译器的C/C 运行时模型对TigerShark系列DSP芯片的C/C 混合编程所规定的调用规则和接口规范,并给出程序设计实例.对工程实践有很大的参考价值. 相似文献
5.
针对传统的桥梁裂缝检测准确性不高、丢失细节信息、宽度信息获取困难等问题,提出一种采用U-Net卷积网络的像素级、小样本的裂缝检测方法。该方法使用多层卷积自动提取裂缝特征,并利用浅层网络与深层网络叠加的方法实现裂缝局部特征与抽象特征的融合,从而保留裂缝细节特征,使得检测准确性大大提升。对检测结果中出现的背景杂波和伪裂缝,采用阈值法和改进的迪杰斯特拉连接算法来实现裂缝的精细提取。最后,采用八方向搜索法实现裂缝宽度的精确测量。实验证明,所提方法能准确、完整地对桥梁裂缝进行提取,宽度测量准确,可以满足应用需求。 相似文献
6.
标准JPEG-LS图像压缩算法性能优越、算法复杂度低,因而被广泛应用于空间通信、医疗等领域.但是,该算法工作在近无损压缩模式时,计算当前像素的预测值需要使用前一像素的重建值,而重建值需要复杂运算才能得到,导致编码器存在大延时的反馈电路,这给编码器的高速硬件实现带来困难.在对JPEGLS算法的深入研究的基础上,采用重建值的前向预测方法,提出一种全新的JPEG-LS近无损图像编码器超大规模集成电路结构,能够有效避免编码过程中的反馈延时.与现有方案相比,提出的超大规模集成电路结构具有编码速率高、不需要片外缓存、系统功耗低等优点,适用于资源受限的星载图像压缩. 相似文献
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