基于信源学的光谱相似性度量方法的比较研究

信源学是国内外最近几年兴起的一门学科,具有很大的研究前景.我们在信源学的基础上,把目前存在的所有光谱相似性匹配的方法在总体上分为两大类,并利用USGS中标准地物波谱数据库中的部分数据,选取第二大类中的各种方法进行了比较和实验分析.分析的结果表明,在第二大类基于数值算法的光谱相似度测量方法中,SAM和SCF,光谱多边型的测量,四值分析具有比较好的效果.     

高光谱图像分布式有损压缩研究进展

星载高光谱图像的有效压缩已经成为航天高光谱遥感领域研究的热点。分布式信源编码(DSC)技术具有较低的编码复杂度、良好的抗误码性以及可并行实现等优点,已被成功应用于高光谱图像的压缩。针对基于分布式信源编码的高光谱图像有损压缩技术进行了研究。首先简要介绍了分布式信源编码的基本理论与实现方式;然后从二元纠错码与多元陪集码两方面综述了高光谱图像分布式有损压缩的研究现状;最后指出了该领域需要进一步研究的问题。     

一种基于光谱解混的高光谱图像道路检测方法

道路检测是遥感图像处理的一个重要任务,高光谱图像以其图谱合一的特点为道路检测提供了新的有用信源.针对遥感道路检测需求,本文提出一种利用高光谱图像进行道路检测的新方法.该方法首先利用线性混合物模型和独立分量分析技术对输入高光谱图像进行无监督解混,实现道路目标的光谱提取,得到描述道路目标的解混分量图.在此基础上,利用均值比例算子和Hough变换实现最终道路检测.仿真实验结果标明,本文提出的算法是有效的.     

脉冲量子级联激光器吸收谱扫描方法北大核心

针对近年来脉冲量子级联激光器吸收光谱的研究进展,系统地综述了脉冲量子级联激光器吸收光谱扫描方法,如脉间光谱扫描法、脉内光谱扫描法和中脉冲光谱扫描法等,并对这些方法的扫描原理、实现方案、应用场合及存在的问题进行了详细的分析,同时从频率扫描方式、采样带宽和分辨率等角度对这三种扫描方法进行比较。分析指出,最早提出的脉间光谱扫描方法具有操作简单和采样带宽低等特点,依然是今后常规的吸收谱测量方法;中脉冲光谱扫描方法复杂,只是在特定条件下的一种临时的替代方案;而脉内光谱扫描技术具有扫描速度快和光谱分辨率高等优点,将成为未来吸收谱扫描的主要方法。     

基于近红外光谱的化学品鉴别方法研究

化学品自动鉴别分类对于其安全监管十分重要,本文研究了利用近红外光谱检测技术实现化学品自动检测分类的方法。首先,在近红外光谱仪器及光源基础上,研究了几种常见化学品的光谱特征,然后,结合光谱特征提取与概率统计分析中的贝叶斯方法,研究自动鉴别分类方法,并通过验证了该方法自动分类鉴别准确性。本文所研究的方法为实现化学品的在线快速检测提供了参考,具有比较重要的应用价值。     

双光梳非线性光谱

光学频率梳具有优异的时域和频域特性,已成为一种重要的光谱探测光源.基于两个具有不同重复频率的光频梳,可以实现具有异步光学采样特点的双光梳光谱探测.除了线性光谱探测应用,双光梳技术在非线性光谱探测中同样具有独特的优势.介绍了双光梳非线性光谱的探测原理,重点综述了双光梳技术在多维相干光谱和相干反斯托克斯拉曼光谱探测中的应用...     

基于光谱映射和细节注入的Pansharpening

Pansharpening通过在多光谱图像中注入全色图像的空间细节，从而获得高分辨率的多光谱图像.但细节注入的同时，可能会引起光谱失真.为了提高融合图像的光谱保真，本文提出了一种空谱结合的Pansharpening方法.充分利用全色和多光谱图像之间潜在的光谱关系，对全色图像的光谱信息进行增强，继而将增强后的全色图像细节注入多光谱图像中，并建立了统一的变分Pansharpening模型，同时实现了融合图像的光谱信息保持和空间结构细节增强.在不同数据集上进行的数值实验表明，相比现有的Pansharpening方法，本文所提方法具有比较好的融合效果，尤其在光谱保真方面，更具有一定的优势.     

超光谱图像的分布式压缩

针对超光谱图像压缩进行了研究,提出了一种有效的基于分布式信源编码(Distributed Source Coding, DSC)的有损压缩算法。该算法利用多元陪集码和标量量化的方式实现超光谱图像的分布式有损压缩,针对分布式信源编码,利用多波段预测的方式为每个编码块构造边信息,然后采用标量量化的方式对编码块和其边信息同时进行量化处理。根据分布式信源编码原理,给出了各编码块量化后的编码码率。为了减少标量量化带来的信息丢失,算法引入了跳跃策越。部分均方误差意义上损失较大的编码块将由其边信息直接代替。实验结果表明,所提出的算法性能与基于小波变换的算法性能相当;此外,该算法复杂度较低,适合星载超光谱图像的压缩。     

高光谱遥感考古探索研究

高光谱遥感与以往遥感技术相比,具有图谱合一的特征和从可见光到热红外的一系列波段,是一种综合性的遥感技术手段.文物遗存在地面的信息一般比较微弱,高光谱遥感具有识别微弱信息和定量探测的优势,但高光谱遥感目前在考古中却未得到有效的应用.本文以秦始皇陵区为研究区,较系统地阐述了高光谱遥感在考古中的创新应用研究,以及所取得的考古成果.表明高光谱遥感技术在考古中的应用有广阔的前景.     

基于高光谱解混的伪装目标识别技术研究

高光谱遥感图像识别技术在伪装目标识别方面具有很大的应用前景。针对高光谱遥感图像中的混合像元和光谱变异问题,提出基于高光谱解混技术的伪装目标识别方法。该方法采用扩展线性混合模型表征高光谱图像中的光谱变异问题,利用超像元分割技术将原始高光谱图像转换为粗细多尺度特征图,对超像元丰度矩阵附加8-邻域空间加权与行约束,以降低噪声和奇异点像元的影响。针对伪装目标空间分布稀疏的特点,在模型中增加丰度矩阵的截断加权核范数作为正则化项,以提高算法精度。实验结果表明提出的方法具有良好的抗噪性和较高的解混精度,可以有效提高伪装目标识别精度。     

硅太阳能电池板的光谱BRDF测量及色度特性的研究

实验测量了硅太阳能电池板在380～780 nm内的光谱双向反射分布函数（BRDF）,分析了光谱双向反射分布函数随波长及散射角的变化趋势,将色度学理论和光散射理论相结合,寻找到光散射理论中的双向反射系数与色度学中光谱反射率因数的联系,进而获得了一种通过光谱BRDF测量实现物体色度特性表征的方法。并且采用CIELAB均匀色空间中的明度指数和色品指数、定量地描述了几种入射条件下、不同散射方向上目标样片的颜色特性。将目标样片的光谱双向反射分布函数的研究应用到颜色光学领域中,对目标的探测、识别和颜色复现等具有重要的应用价值。     

红外激光光声光谱气体传感谐振腔分析

设计制作了适合中红外激光光声光谱气体检测用的圆柱形光声腔,采用有限元法对其声信号的传输和探测进行了模拟分析并与实际测量结果进行了系统的比较.结果表明此光声腔中的二阶纵模在4.2KHz附近具有最大的共振幅度和适中的Q值,十分适合中红外光声光谱气体传感应用.     

硬脂酸亚甲基变角振动二维红外光谱研究

在293~393 K温度范围内,分别采用一维红外光谱、二阶导数红外光谱和二维红外光谱测定硬脂酸亚甲基变角振动模式(?CH2)。实验发现:在1440~1480 cm-1范围内,硬脂酸?CH2存在"第一特征频率谱带"和未见文献报道的"第二特征频率谱带",并进一步研究了温度对于硬脂酸δCH2红外吸收强度及变化顺序的影响。本项研究显示出二维红外光谱在材料热变性分析中的重大作用。     

DSC的超光谱图像无损压缩算法

有效的星载超光谱图像压缩技术对于解决超光谱图像实时传输极为重要。针对超光谱图像传统的联合编解码算法的不足,提出了一种基于分布式信源编码(Distributed Source Coding,DSC)的超光谱图像无损压缩算法。为利用超光谱图像的局部空间相关性,将超光谱图像进行分块处理;引入多元线性回归模型构建编码块的边信息,并为每个编码块选取最优的预测阶数,以有效利用超光谱图像的局部谱间相关性。根据(n,k)线性分组码的原理,通过多元陪集码实现超光谱图像的分布式无损压缩。实验结果表明:该算法能够取得较好的无损压缩性能,同时具有较低的编码复杂度,适合星载超光谱图像的压缩实现。     

近红外光谱分析技术的数据处理方法

介绍了近红外光谱分析技术原理及数据处理的重要意义,分析了光谱预处理的常用方法,最后比较了几种不同的光谱数据处理方法优缺点,总结了各自的应用进展.     

污染云团红外光谱仿真的物理模型与实验结果

提出污染云团红外光谱计算机仿真的物理模型,着重讨论了物理模型中目标云团在仪器视场中的分布和噪声对仿真结果的影响,并与实验的结果进行了比较,结果表明,建立的仿真污染云团红外光谱的物理模型是可行的。仿真结果与实验结果具有很好的符合。     

基于联合信源信道编码的视频流传输

介绍了目前在多媒体通信系统中提出的一个新思想一联合信源／信道编码方法，以及基于该方法的视频流传输技术。分析介绍了联合信源／信道编码方法的分类和不同于以往传统通信系统设计方法的特点及优越性。并且针对多媒体传输应用中的视频流传输方法，分类比较了几种典型的系统结构，描述了其优缺点。     

高光谱数据光谱分辨率对矿物识别的影响分析

本文针对光谱分辨率对矿物识别的影响进行了实验,在JPL-1光谱库中选择了6种含不同离子团的矿物光谱曲线,利用ENVI4.2对其进行重采样,模拟不同光谱分辨率条件下得到的光谱曲线.分别运用图示和SAM法进行定性和定量的分析,并将重采样的物质特征光谱在不同的光谱范围内与原光谱进行比较,通过分析各种矿物不同光谱分辨率条件下的光谱特征,得到的模拟实验结论,可以为用于地质调查的成像光谱仪在光谱分辨率的确定和优化等方面提供理论基础和技术支持.     

基于可见光光谱图像的红外多光谱图像仿真生成

阐述了红外多光谱图像仿真技术的意义和原理,研究了一种红外多光谱图像的仿真生成方法.提出了一种基于可见光/近红外波段多光谱、超光谱图像数据的地面场景建模方法,以及无监督分类方法和有监督分类方法相结合的地物像元分类、匹配、标记的策略,可以高效地解决像元地物自动匹配标记的问题.利用RGB彩色图像验证了这一方法,在将图像分割后为每类像元赋予相应的红外发射率数值,生成了4个红外波段的多光谱仿真图像,验证了该方法的可行性,指出了多光谱、超光谱图像数据在仿真应用中的各自特点.从仿真结果可以看出:不同波段图像中目标和背景之间呈现不同的特征.该方法可以生成空间形貌和辐射特征接近真实环境的红外多光谱仿真图像,对长波红外波段的多光谱成像探测仪器的研制和目标、背景光谱特征分析与探测算法的研究具有一定意义.     

基于深度信念网络的烟叶部位近红外光谱分类方法研究

近红外检测作为一种快速无损的检测方法得到广泛关注。但光谱中存在大量噪声以及光谱数据的高维度和非线性等特点影响了分类模型的准确率。将深信网络（DBN）的理论改进并引入光谱特征学习中,解决高维特征间非线性关系的学习问题,采用逐层训练策略和随机梯度上升法分别进行网络预训练和微调获得网络权值;并结合支持向量机（SVM）建立近红外光谱多分类模型DBN-SVM。与基于主成分分析的分类模型PCA-SVM和基于线性判别分析的LDA-SVM分类模型进行应用比较。结果表明:DBN-SVM算法能有效地学习高维数据中的内在结构和非线性关系,由该算法构建的模型具有良好的特征学习能力和分类识别能力,而且在稳健性、各类别的灵敏度和特效度也更优。