基于PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证

针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明：PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。     

粗定位和协同表示的高光谱图像异常检测

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。     

医学影像诊断学心血管系统教学方法探讨

医学影像诊断学是医学影像专业的主要课程,心血管系统影像诊断学是课程的主要组成部分,其教学难度相对较大,引导学生有兴趣的主动学习、积极思考非常重要。本文总结了作者在心血管系统影像诊断教学中的一些具体方法,并总结经验和体会,针对心血管系统的特点,浅谈教学中存在的难点。多种教学方法配合使用能让学生更好掌握心血管系统疾病的影像诊断学特征,加强综合认识,提高教学效果;有助于学生更好地掌握理论知识,提高阅片技能,培养学生独立思考的能力及主动发现问题、积极提出问题和解决问题的能力。目的是在有限时间内使学生掌握更多的知识,提高医学影像学教学质量。     

基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.     

弱监督深度语义分割网络的多源遥感影像水体检测

目的 深度语义分割网络的优良性能高度依赖于大规模和高质量的像素级标签数据。在现实任务中,收集大规模、高质量的像素级水体标签数据将耗费大量人力物力。为了减少标注工作量,本文提出使用已有的公开水体覆盖产品来创建遥感影像对应的水体标签,然而已有的公开水体覆盖产品的空间分辨率低且存在一定错误。对此,提出采用弱监督深度学习方法训练深度语义分割网络。方法 在训练阶段,将原始数据集划分为多个互不重叠的子数据集,分别训练深度语义分割网络,并将训练得到的多个深度语义分割网络协同更新标签,然后利用更新后的标签重复前述过程,重新训练深度语义分割网络,多次迭代后可以获得好的深度语义分割网络。在测试阶段,多源遥感影像经多个代表不同视角的深度语义分割网络分别预测,然后投票产生最后的水体检测结果。结果 为了验证本文方法的有效性,基于原始多源遥感影像数据创建了一个面向水体检测的多源遥感影像数据集,并与基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络进行比较,交并比（intersection-over-union,IoU）分别提升了5.5%和7.2%。结论 实验结果表明,本文方法具有收敛性,并且光学影像和合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像的融合有助于提高水体检测性能。在使用分辨率低、噪声多的水体标签进行训练的情况下,训练所得多视角模型的水体检测精度明显优于基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络。     

联合知识与CNN的遥感影像目标检测研究综述

目标检测是遥感影像智能解译的重要内容,是将影像转换为信息的关键环节。基于知识的方法是遥感影像目标检测的传统经典方法,而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来逐步兴起并迅速大范围应用的主流方法。介绍了基于几何知识、上下文知识、辅助知识、综合知识的方法,以及一阶段、两阶段的卷积神经网络方法,重点论述了联合知识与卷积神经网络的新方法,并对改进遥感影像数据集、调整算法网络框架、实现目标上下文推理等三种具体应用形式进行了详细介绍。对联合知识与卷积神经网络方法的遥感影像目标检测方法进行了展望。     

基于石英挠性加速度计A/D与I/F数据采集系统的对比研究

为满足对寻北仪导航系统中加速度计采集数据的高精度要求,提出了基于石英挠性加速度计的A/D采集系统与I/F数据采集系统的对比研究;系统采用了高精度A/D转换芯片AD7693和V/F高精度转换芯片LM331分别对石英挠性加速度计采集的数据进行处理转换,以FPGA芯片XC7Z020为逻辑控制核心对转换的数据进行编帧处理,通过RS232总线将处理的数据发送到上位机;测试结果表明,在相同条件下,I/F采集系统转换的精度99.99％优于A/D采集系统转换的精度98.7％;短时间内,I/F采集系统采集的数据变化不大,A/D采集系统采集的数据变化大,所以I/F采集系统稳定性更好.     

基于智能计算的脑机制研究

解析脑认知原理和脑疾病的发病机制已是当下脑科学研究的热点。智能计算在脑影像领域的应用可为认知心理学研究、脑疾病的识别和干预以及类脑智能理论研究等提供借鉴和参考。本文介绍利用智能影像计算方法在识别脑认知网络成分、构建脑有向连接模型、预测认知行为变化、构建心理过程神经表征等方面的工作,并对未来相关研究进行展望。     

农村某县电网电压质量管理措施

介绍了通过供电电压自动采集系统的运用,实时监控电网低电压、超负荷等异常情况.结合某县供电公司农网电压管控实例,采取改进的九区图控制策略等无功调节控制手段,制订三级联调、安装新型电压调节稳定装置等各种合理整改措施,以有效提升居民客户端供电电压质量和供电优质服务水平.     

基于ONVIF的物联网图像采集虚拟设备接口设计

设计基于开放网络视频接口论坛(open network video interface forum,ONVIF)的物联网图像采集虚拟设备接口,虚拟设备接口由ONVIF客户端、虚拟设备层和网关通信层3部分组成,ONVIF客户端以ONVIF标准接入网络摄像机,虚拟设备层完成ONVIF标准与物联网平台协议的转换,网关通信层通过传输控制协议/因特网互联协议(transmission control protocol/internet protocol,TCP/IP)与网关通信。测试结果表明,支持ONVIF标准的网络摄像机接入以太网,即可通过虚拟设备接口连接到物联网平台,并向物联网平台传输图像。虚拟设备接口实现了网络摄像机通过以太网接口的即插即用接入和图像采集。