基于空谱分组卷积密集网络的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类在特征提取过程中高分辨率信息丢失,导致分类精度下降的问题,提出一种基于空谱分组卷积密集网络的高光谱图像分类方法。设计光谱-空间三维分组卷积密集模块,对光谱与空间特征进行分步提取,利用分组卷积构造的密集网络能减少数据固有信息冗余,使高分辨率的特征进行重用,避免细节特征信息丢失;设计光谱残差注意力模块,该模块通过结合空-谱特征计算注意力权重,对提取到的光谱特征进行权重重分配,对光谱信息富有的区域进行增强。实验结果表明,相比于若干最优的深度网络方法,所提高光谱图像分类方法具有更好的分类性能。     

基于自适应残差的运动图像去模糊

针对当前运动图像去模糊网络忽略了运动模糊图像的非均匀性,不能有效地恢复图像的高频细节及去除伪影等问题,在对抗网络基础上提出一种基于自适应残差的运动图像去模糊方法.在生成网络中构造由形变卷积模块和通道注意力模块组成的自适应残差模块.其中,形变卷积模块学习运动模糊图像特征的形变量,可以根据图像的形变信息动态调整卷积核的形状和大小,提高网络适应图像形变的能力.通道注意力模块对所提取的形变特征进行通道调整,获取更多的图像高频特征,增强恢复后图像的纹理细节.在公开的GOPRO数据集上进行实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)有较大的提升,能够重建出纹理细节丰富的高质量图像.     

基于多类SVM和D—S证据理论的决策融合算法研究

D-S证据理论是决策融合领域研究较多的一种有效方法。然而,如何根据实际情况构造D—S证据理论中的基本概率赋值函数是必须面对的一个重要课题。本文提出了一种基于多类支持向量机和D—S证据理论的决策融合算法,将多类支持向量机作为局部判决器,构造了相应的基本概率赋值函数,然后用D—S证据理论对各初步判决结果进行融合,得出对目标的最终识别结论。最后与投票表决法对比,做出仿真,并进行分析,验证了算法的合理性和有效性。     

ATM局域网仿真客户在LINUX下的实现

ATM是近年发展起来的高速网络,为与传统局域网互联,提出了局域网仿真协议.本文主要阐述在LINUX操作系统下ATM局域网仿真客户程序实现的方法,并介绍如何利用局域网仿真客户程序将LINUX主机联入局域网.     

网上实时播放站点的制作

介绍利用ＲｅａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ公司出品的实时播放套件ＲｅａｌＳｅｒｖｅｒ,ＲｅａｌＰｒｏｄｕｃｅｒ和ＲｅａｌＰｌａｙｅｒ来制作网上实时播放站点的方法,并详细说明了ＲｅａｌＳｅｒｖｅｒ和ＲｅａｌＰｒｏｄｕｃｅｒ的实用配置方法。     

FOV线生成的一种新方法

在多摄像机跟踪中,主要的难点是如何在多个摄像机之间对相同的目标建立正确的对应关系.摄像机视野边界(FOV)线是近年来出现的一种新的有效的解决多摄像机跟踪中目标交接问题的工具.因此,精确生成视野边界线成了解决问题的关键所在.根据投影不变量FOV线生成法,在生成视野边界线时不依赖于场景中目标的运动,并且不需要摄像机参数的信息.应用PETS2001数据库里的两组不同序列进行尝试,实验结果表明,对于视野边界线恢复,其鲁棒性与可靠性都较好.     

图像融合技术及评价方法

描述了图像融合的基本概念、层次,重点阐述了像素级图像融合的基本原理和方法.对图像融合的客观评价标准进行了总结,进行了仿真试验,并利用评价标准比较了多种图像融合方法的性能,最后展望了图像融合发展的前景.     

分组无线网在侦察系统中的应用

分组无线网PRN(Packet Radio Network)是一种使用无线多址信道的分组交换系统。它采用无线信道进行信息传输，分组交换实现信息交换。根据装甲侦察分队在执行战场侦察任务时具有高度的机动性，且军事通信网络对抗毁性能以及对网络中信息传输的实时性和信道的利用率要求都比较高的。把这些特定要求结合分组无线网的特点，提出了基于分组无线网的分层、无中心结构的侦察系统组网方案。由于无线组网使侦察分队的机动性不受限制，分层结构能满足情报传输的实时性要求，使无中心结构使网络的抗毁性能大大提高，从而满足系统对机动性、抗毁性和实时性的要求。     

发挥学科优势构建电子信息工程创新人才培养体系

在工程型创新人才培养过程中,依托学科优势,通过电子信息工程专业建设与学科建设有机结合,围绕提高学生工程素质和实践能力,构建"三过程一环境"的工程创新人才培养体系,使电子信息工程专业创新人才不断涌现,人才培养质量不断提高。     

基于ICA的运动目标轨迹生成方法

视频图像侦察是现代侦察和监控系统中的重要手段,从图像中发现运动目标并生成目标运动轨迹是其中的关键.独立分量分析ICA是一种盲信号分离技术,可以分离信号中相互独立的源信号.本文探讨了ICA在运动目标轨迹生成中的应用,利用FastICA算法进行运动目标检测,提取运动目标源图像,再进行图像分割后,获得目标位置信息,形成目标的运动轨迹.