SAR目标极化分解方法研究

从极化SAR图像数据中,我们可以提取目标的极化散射特性,从而实现全极化数据的分类和聚类等其他应用.这需要我们对极化数据进行分析,有效地分离出目标的散射特性,其理论核心是目标分解.本文针对几种现有的目标分解方法进行了深入的分析和研究,并从分解思想、分解结果、算法实现难点、计算量以及应用范围等多方面进行比较,以期对这些分解方法进行更深刻的理解,为目标分解方法的实际应用提供一定的理论参考.     

基于RadarSat-2全极化数据的水稻识别

极化信息是雷达数据的独特优势,为雷达遥感应用研究开辟了新的途径。极化分解是一种新型的极化数据处理方法,它从数学物理的角度分析目标的散射机制。基于RadarSat\|2全极化数据,以贵州高原丘陵为试验区,研究水稻的极化响应特征及其时域变化规律,根据极化分解理论分析水稻及典型地物的散射机制及其差异,并根据水稻散射机制的特点提取水稻信息。     

基于特征值分解的全极化SAR遥感数据分类研究

应用极化目标特征值分解理论,研究了全极化合成孔径雷达图像的精细分类问题,在H-α-Wishart分类基础上引入平均散射功率,并根据不同地物的散射功率强度信息,给出了一种简单的阈值分割方法,最后利用鄱阳湖地区的Radarsat-2全极化数据进行了实验和分析,结果发现引入平均散射功率信息后的分类类别更多、精度更好。     

联合数学规划策略和精细极化分解的极化SAR舰船目标检测

由于人造目标具有方位多变和结构复杂等特点,设计具有强泛化、易分辨的特征来实现极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标精准检测是一个非常有挑战性的问题.受数学规划思想的启发,在基于物理模型的极化分解框架下,本文设计了一种散射贡献组合特征检测器用于检测极化SAR舰船目标.一方面,利用类差倒数变换和sigmoid函数变换,首先构造了一种旋转二面角散射模型,它能充分反映由方位变化所导致的同极化和交叉极化响应之间的快速转变.结合类偶极子混合散射模型,以及通过设计基于根的判别式的模型求解策略,随后提出了一种极化信息完全利用的八成分目标分解方法,它能够有效刻画舰船目标的局部结构散射并显著改善体散射过估问题.另一方面,通过分析舰船目标不同散射机理的分布显著特性,以及舰船目标相对海杂波的散射独有特性,利用线性及非线性运算等数学规划策略,首先设计了一种稳健的散射贡献组合器特征.随后将该特征与保护滤波器结合,进一步增强其分辨能力以实现最终的舰船目标检测.实验利用不同实测极化SAR数据对所提方法进行了定性和定量验证,结果表明该方法优于现有的其他舰船目标检测方法,检测品...     

基于目标相干散射特性的极化SAR图像分解分类方法

基于对目标极化相干散射特性的分析,我们改进了Cloude和Lee等人提出的极化特征分解及非监督分类算法,以适应高分辨率极化SAR图像中复杂的地物细节特征。实验结果表明,相对传统方法,该方法更能够保留目标的细节特征、准确地估计目标极化相干矩阵,因此能够获得更好的分解分类结果。另外,该方法还具有较好的收敛性和鲁棒性。     

高分辨率极化合成孔径雷达成像研究进展

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）是一种有效的地球遥感技术,对观测区域进行全天时、全天候的高分辨率大范围成像,在军事侦察、环境监测和地质测绘等领域有着十分广泛的应用。随着雷达技术和地球科学的发展,人们期望能够获取更多的目标特性,传统的单极化SAR已经难以满足越来越多元化的实际应用需求。极化合成孔径雷达（Polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR）基于多个极化通道获取目标不同极化状态下的散射特性丰富了SAR图像的信息量,拓展了SAR的应用领域。从极化数据中准确地解译目标的物理特性是PolSAR应用的重要前提。本文对PolSAR的研究进展进行了总结,重点介绍了极化目标分解算法,给出了高分辨率PolSAR实测数据处理结果,并对未来研究方向进行了展望。     

改进Notch滤波的全极化SAR数据船舶检测方法

全极化SAR数据提供了更多的地物极化散射信息,目前被广泛的应用于海上船舶检测的应用研究。本文提出改进的Notch滤波方法,实现全极化SAR数据的海上船舶检测。该方法结合目标的极化散射特性与能量双重特点,设计针对海面、方位向模糊、相干斑噪的不同滤波,消除虚警,通过SPAN能量因子降低由于散射机制相同而造成的漏检。利用RADATSAT-2全极化精细扫描数据对本文的算法进行验证,并与PWF和SPAN方法进行对比分析,实验结果表明本文提出的方法能从海面上有效检测出各种大小的船舶,同时能抑制方位向模糊、相干斑噪以及船舶的旁瓣造成的虚警。     

极化分解技术在估算植被覆盖地区土壤水分变化中的应用

地表植被覆盖是影响雷达遥感估算土壤水分的主要因素之一。本文探讨了将极化分解技术与植被覆盖地区的一阶散射模型结合估算土壤水分变化的方法。雷达数据经极化目标分解技术分解后得到的双次散射项和一阶植被散射模型的植被-地表的双次散射项一一对应，再利用多时相雷达数据消除植被层后向散射的影响，从而估算出地表土壤水分变化量。最后应用全极化机载雷达数据（AirSAR）对该方法进行了检验，结果表明该方法能够较好的估算植被覆盖地表的土壤水分变化。     

基于物理散射模型的全极化SAR图像增强滤波算法

针对传统的极化SAR滤波方法图像中城镇区域和植被区域地物在滤波中易被混淆, 导致滤波后图像中地物边缘保持效果下降的问题, 提出了一种增强的保持极化散射特性的滤波算法。利用一种增强的四分量极化分解方法获取更加精确的地物散射机制, 并将散射机制信息引入滤波方法中, 使滤波算法中像素的散射机制更精确。增强的四分量极化分解方法引入了极化SAR数据的定向角补偿技术、一种新的体散射模型以及两种散射功率限制条件, 来改进Freeman-Durden分解的结果。理论分析和实验结果表明, 改进后的方法获取了比传统的极化SAR图像滤波算法更加理想的计算结果。     

一种自适应选择酉变换的PolSAR三分量分解方法

基于模型的目标分解方法是全极化合成孔径雷达图像解译的重要方法,可以得到目标的散射机制信息,是进行目标分类、目标识别的基础。三分量分解方法是一种基于模型的目标分解方法,具有实施简单、物理意义明确的优点。基于崔一等提出完全利用极化信息的模型分解方法,文章对剩余矩阵进行自适应选择的酉变换,达到剩余矩阵更加匹配面散射模型和二面角散射模型的目的。首先,对自相关矩阵进行非负特征分解得到体散射分量,得到剩余矩阵;然后,对剩余矩阵进行自适应酉变换,以使交叉极化散射分量最小,更加匹配面散射和二面角散射模型;最后,通过实验验证所提出的三分量模型分解方法在极化散射机制解译方面的有效性和优越性。     

图像轮廓提取方法研究

对现有的轮廓提取现状进行分析,把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类,并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望,提出神经动力学方法是轮廓提取方法的发展方向。     

人脸表情识别的研究进展

人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处理的图像的属性,分别从静态图像和动态图像两个方面总结人脸表情的特征提取算法,前者包括整体法和局部法,后者分为模型法、光流法和几何法。在分类器的设计上,以贝叶斯网络和距离度量两条理论主线,贯穿主要的方法。最后结合国内外最新的研究成果和应用领域,展望了人脸表情识别的发展。     

肝脏及肿瘤图像分割方法综述

肝脏肿瘤是一种发病率高且恶化概率高的疾病,为了快速地诊断肝脏疾病,需要从计算机断层扫描(CT)中准确地分割出肝脏及肿瘤。为了分析肝脏及肿瘤图像分割领域的现状及发展趋势,针对肝脏及肿瘤图像的分割方法进行了研究,总结了近些年肝脏及肿瘤图像的分割方法。肝脏及肿瘤图像分割方法包括传统方法以及深度学习方法。传统方法需要较多的人工参与,不能实现完全自动化。深度学习方法从分割网络的维度可分为2D、2.5D以及3D方法,这些方法分割精度高,硬件需求高。在考虑深度学习与传统方法优缺点的同时,它们的结合也被不断探索,图割法和条件随机场等传统方法经常被用于细化深度学习方法的分割结果。     

Monte Carlo comparisons of selected clustering procedures

Monte Carlo methods were used to estimate the percent misclassification of 13 clustering methods for six types of parameterizations of two bivariate normal populations. The clustering methods were compared by using the probabilities of misclassification and incidence matrices. It was determined that correlations and differences in population sizes adversely influenced all clustering methods, where differences in the variance structure did not appreciably affect the results. The k-means partitioning method was the overall best method. Considering only agglomerative methods, the sum of squares, variance, furthest neighbor and rank score methods were generally superior to the other non-partitioning methods considered. The overall poorest methods were judged to be nearest neighbor and maximum likelihood. However, as the complexity of the distributions increased, the differences between all of the methods decreased.     

室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述

针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究.首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位),概括其原理、优缺点和适用场景;其次,通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性;再次,分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法;最后,对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题.     

浅析分组密码分析方法的关联性分析

自从差分分析和线性分析相继被提出以后,许多基于其之上的分析方法陆续出现,各式各样的分析方法通常利用了自算法中所提取的数据的不均匀性来获取密钥的信息。人们在利用这些分析方法对分组密码的安全性进行评估时,经常会发现一些相似的现象,如：某两种区分器的轮数总是相同、两种统计分析方法中所利用的统计量存在数学关系等。所以,在建立新的分析方法的同时,人们渐渐将关注点转移到研究各种已有的分析方法的关联性上。尽管在处理和分析方式有着形式上的不同,但经过仔细分析之后发现许多看似不同的分析方法之间有着一些关联性,研究这种关联性不管是从理论上还是从分析分组密码安全性的角度都是非常有必要的。近几年,各种分析方法之间的关联性逐渐被建立起来。这些关联性的建立一方面有助于我们对已知的分组密码分析方法进行分类,另一方面这些关联性可能会给出分组密码安全性的补充信息。本文中简要介绍了一些已有的分析方法,并总结了已有的分析方法之间的关联性。     

一种加速时间差分算法收敛的方法

时间差分算法(Temporal difference methods, TD)是一类模型无关的强化学习算法. 该算法拥有较低的方差和可以在线(On-line)学习的优点, 得到了广泛的应用. 但对于一种给定的TD算法, 往往只能通过调整步长参数或其他超参数来加速收敛, 这也就造成了加速TD算法收敛的方法匮乏. 针对此问题提出了一种利用蒙特卡洛算法(Monte Carlo methods, MC)来加速TD算法收敛的方法(Accelerate TD by MC, ATDMC). 该方法不仅可以适用于绝大部分的TD算法, 而且不需要改变在线学习的方式. 为了证明方法的有效性, 分别在同策略(On-policy)评估、异策略(Off-policy)评估和控制(Control)三个方面进行了实验. 实验结果表明ATDMC方法可以有效地加速各类TD算法.     

Methods of planning the electronic workplace

Traditional data processing methods of implementing systems have led to many human problems and have often not been successful. This paper reviews a number of alternative design methods, both centralized methods such as structured design methods, and decentralized or end user-developed systems. It concludes that, whilst the new methods are all more user-centred in concept, they may still fail because the methods necessary to deal with user issues are not widely available. The paper ends by reviewing the required methods which include task analysis, prototype evaluation, interface design and continued user support. Some examples of the required methods are provided.     

基于生成模型的闲聊机器人自动评价方法综述

近年来,随着人工智能技术的发展,更多数据被利用,数据驱动的端到端闲聊机器人技术得到快速发展,受到了学术界和工业界的广泛关注.但是对于闲聊机器人的评价,现在没有标准的自动评价方法,而自动评价方法对于闲聊机器人对话效果的评估及闲聊机器人的快速迭代是十分重要的.该文综述了基于生成模型的闲聊机器人的自动评价方法.首先介绍了自动...     

视频检索中镜头分割方法综述

视频序列的镜头分割亦称镜头变化检测是视频检索中的关键技术之一。镜头变化是指视频序列中场景内容的变化。该文介绍了目前镜头分割的常用方法,包括灰度分割法、边缘分割法、彩色直方图分割法、MPEG视频的分割方法、块匹配镜头分割方法、统计判决镜头分割方法、基于聚类的镜头分割方法、镜头渐变的检测等,指出了研究场景内容的表征方法、特征提取方法、特征的检测尺度以及稳健可靠的实用镜头分割方法是目前主要的研究方向。