SAM权重法在端元提取中的应用

高光谱遥感的出现使得在宽波段遥感中不可探测的物质能被探测。获得的高光谱数据大都具有数据冗余度高、信噪比低等特点。文章通过idl编程实现高光谱数据的特征提取并利用其做了端元提取流程与光谱解混,及权重法SAM端元提取、混合光谱分解模型及实现。利用SAM权重法能够完成端元提取并最终得到的解混结果。     

提高CCD测量精度的方法研究

提出一种大幅提高CCD的测量精度的方法。将像素间距为H的CCD器件像素行沿与被测边缘垂直方向成α角度摆放时,单线阵CCD的最大测量误差减小为Hcosα;N个线阵CCD等距错排并以α角度斜放,最大测量误差将减小为(Hcosα)/N;当列间距为h的面阵CCD沿被测对象轴向斜放时,最大测量误差减小为hsinα。分别采用单CCD和双CCD,对直径为5.000、8.000和12.000mm的3个标准杆件的直径进行了测量,结果表明,双CCD斜放可获得更高的测量精度。     

基于H.264/AVC的1/4像素点快速分级搜索算法

视频编码标准H.264/AVC的运动估计模块是由整数像素和小数像素两部分组成,小数像素精度的运动估计可以更有效地减少预测残差,提高图像质量。文章根据在小数像素搜索窗中误差分布曲面的单峰分布特点,提出了一种1/4像素快速分级搜索算法,分别在水平方向和垂直方向用抛物线模型来近似误差曲面剖线,通过求解抛物线方程来确定半像素最优匹配点的位置,并根据搜索窗中心点、水平方向和垂直方向半像素最优匹配点的大小关系来决定1/4像素的搜索范围,只需搜索五个像素点就可找到最佳1/4像素最优匹配点。实验结果表明,与传统小数像素搜索算法相比,文中算法在保证编码性能的前提下,可以降低H.264/AVC运动估计过程中64.82%的计算复杂度,从而提高编码的速度。     

CO2探测仪近红外焦平面无效像元检测方法

针对HgGdTe探测器均匀性差、无效像元多,过多无效像元会降低碳卫星CO2探测仪红外焦平面探测器探测精度,提出了一种基于探测器性能测试数据进行无效像元筛选的方法.首先利用CO2探测仪冷光学实验设备采集暗背景数据与响应度数据,然后计算暗背景数据的DN值均值与标准差、各个像元的响应度曲线,利用直方图阈值筛选出暗像元、亮像元、不稳定像元、平均拟合偏差较大等无效像元,最终利用各种无效像元集合交并集确定最终无效像元.结果表明:基于各种无效像元集合交并集确定最终无效像元的无效像元筛选方法准确度更高.通过遍历筛选出无效像元的响应值,从而确认了无效像元筛选的合理性.     

基于复杂背景的彩色图像肤色分割

在使用单个颜色空间进行肤色检测的基础上,提出利用YCbCr和YIQ两种颜色空间同时对单帧图像进行肤色提取的方法,然后对提取的图像进行像素融合和数学形态学处理.实验结果表明,这种方法在确定人脸区域时,简单快速,且减少了人脸的漏检率.     

VB在图像显示效果设计中的应用

本文针对Visual Basic中图形控件显示图像效果的单调性,结合实际教学体会介绍了应用VB编程采解决这一实际问题的方法。     

转台角速率的高速摄像测量方法

针对精确测量转台角速率在转台性能评价中的重要性问题,提出一种测量转台角速率的高速摄像方法.该方法利用平行光管作为可测目标固定在转台上,目标的空间位置与转台转动的角位置相对应,在转台转动过程中,通过高速相机记录目标空间位置实现测量,并采用像元细分技术定位的方法来提高测量精度,细分精度达到0.03个像元.利用该方法对某型号的低速转台进行了试验数据采集及分析,验证了该方法的可行性.误差分析结果表明,在转台角速率为02°/s时,该方法的测速精度可达到3.405×10^-4,完全可以用于高精度转台的角速率测量.由于高速相机的采样频率较高,因此,实现了转台瞬时角速率的测量.该方法的非接触测量方式实现了对转台角速率的客观评价.     

HEVC快速帧内模式和深度决策算法

针对HEVC帧内预测过程计算复杂度较大的问题,提出基于隔点模式抽取、像素梯度统计和子PU残差相对比的快速帧内预测算法.对应HEVC的33种帧内角度模式,按区间划分33类梯度方向并计算PU各个像素的梯度方向.先对偶数编号的角度模式计算排序,再快速比较得到候选模式集.然后根据所属各类梯度方向的像素累计个数,舍弃部分候选模式.在计算当前PU的哈达玛变换预测残差（Sum of Absolute Transformed Difference, SATD）的同时,记录该PU内4个子PU的SATD,并通过对这4个SATD之间的相对比,跳过当前PU之后深度的计算.实验结果表明,与HEVC标准测试模型HM13.0的算法相比,本文所提出的算法可节省约54%的帧内编码时间,而码率只有约1%的增加.     

一种用于人脸识别的基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图特征

对于实时性要求较高的人脸识别算法,图像特征表示不仅应该具有高的区分能力,还应该具有较小的空间维数. 提出了一种基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图(LGSH-DNP)的图像特征表示方法. 首先,对人脸图像进行Gabor滤波,滤波后图像上的每个像素用其邻近的两个最大的像素的位置表示并编码成该像素的描述符;然后,提取描述符所形成图像的空间直方图;最后,采用加权交集直方图相似度来度量空间直方图之间的距离,从而实现人脸图像识别. 在人脸识别技术图像库上的实验结果表明,该图像特征算法具有较高的识别率和较低的计算复杂度.     

基于像素分类的多尺度无人机航拍目标旋转跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中垂直跟踪框在处理尺度变化、相似物体和纵横比变化时限制了跟踪精度提升的问题,提出一种基于像素分类的多尺度UAV航拍目标旋转跟踪算法。首先,设计MS-ResNet以提取目标多尺度特征;然后,在具有正交特性的多通道响应图上设计像素二分类模块,从而进一步精确细化分类和回归分支的结果;同时,为了提高像素分类精度,使用并行通道空间注意力（scSE）模块在空间域和通道域上筛选目标特征;最后,在像素分类基础上生成贴合目标实际大小的旋转跟踪框,从而避免正样本受到污染。实验结果表明：所提算法在无人机跟踪数据集UAV123上的成功率和准确率分别为60.7%和79.5%、与孪生区域建议跟踪网络（SiamRPN）相比,成功率与准确率分别提升了5个百分点、2.7个百分点,同时速度为67.5 FPS,满足实时要求。所提算法具有良好的尺度适应能力、辨别能力和鲁棒性,能有效应对UAV跟踪任务。