想象热刺激和实际热刺激脑功能成像研究

本实验用功能性核磁共振成像技术（fMRI）对人想象热刺激和实际接受热刺激进行了研究。这是继想象冷刺激和实际接受冷刺激实验之后的另一个关于想象刺激与实际接受刺激的实验、实验结果发现想象热刺激与实际热刺激激活脑区既有相同之处也有不同之处。想象热刺激激活了初级体感区（SI）、左侧额上回、左侧额中回、运动区和扣带回。实际热刺激激活了初级体感区（SI）区、右侧额上回、右侧额中回、运动区。区别在于额叶和扣带回,这个结论与想象冷刺激和实际冷刺激实验的结论几乎相同,只是两种情况下在额叶的具体差别不同。     

Background-subtraction using contour-based fusion of thermal and visible imagery

We present a new background-subtraction technique fusing contours from thermal and visible imagery for persistent object detection in urban settings. Statistical background-subtraction in the thermal domain is used to identify the initial regions-of-interest. Color and intensity information are used within these areas to obtain the corresponding regions-of-interest in the visible domain. Within each region, input and background gradient information are combined to form a Contour Saliency Map. The binary contour fragments, obtained from corresponding Contour Saliency Maps, are then fused into a single image. An A^* path-constrained search along watershed boundaries of the regions-of-interest is used to complete and close any broken segments in the fused contour image. Lastly, the contour image is flood-filled to produce silhouettes. Results of our approach are evaluated quantitatively and compared with other low- and high-level fusion techniques using manually segmented data.     

Multi-Scale Dilated Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification

基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类

郑姗姗¹,刘文¹,单锐¹,赵静一²,江国乾³,张智⁴

（1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094）

创新点说明：

1）将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。

2）构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。

研究目的：

针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。

研究方法：

在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。

研究结果：

多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。

结论：

1）在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。

2）多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。

关键词：多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接

     

基于独立分量分析的高光谱图像降维与压缩算法

论文提出了一种基于快速独立分量分析的高光谱图像降维算法.利用虚拟维数算法估计需要保留的独立分量数目,采用非监督端元提取算法自动获取端元矢量,并对快速独立分量分析的混合矩阵进行有效初始化.采用最大噪声分离变换对原始数据进行预处理,利用快速独立分量分析从变换后的主分量中依次提取出各端元对应的独立分量,最后对各个独立分量分别实施无损压缩.实验结果表明,该算法降维后的独立分量具有较好的地物分类性能,并且可以获得较好的压缩性能.     

基于遗传蜂群算法的运动想象BCI系统导联选择*

在运动想象脑-机接口系统中,常采用高密度导联获取脑电信号,导致实验准备时间长,系统运行速度慢,性能变差等问题。针对上述不足,本文提出了一种基于遗传算子的蜂群算法用于导联优选,引入交叉和变异算子以提高蜂群算法的邻域搜索能力。通过对第四届国际BCI 竞赛 Dataset 1中四名被试者(a,b,f和g)的59导联运动想象数据进行导联优选,用多类CSP算法和支持向量机对优选导联数据进行特征提取和分类识别。结果表明所提出的算法在大大降低了导联维数的同时,也得到了比采用全部导联更高的分类识别率,验证了本文所提算法的实用性和有效性。     

基于红外热成像的避雷器故障诊断

文章针对一起由红外热成像仪发现的氧化锌避雷器故障,利用在线监测、红外图谱分析、带电测试等多种检测手段对其进行诊断分析,通过不同检测结果的对比,最终确定避雷器故障发生的原因。不同检测手段的灵敏度差异,对电力设备维护有一定的指导意义。     

与抽样相结合的县级作物遥感面积估算应用实例

为了探索遥感卫星影像和无人机调查在实际遥感面积估算中的调查效果和适用性,以广东省阳春市晚稻为例,采用卫星影像与无人机调查结果相结合,使用两种面积估算方法进行2013年晚稻种植面积估算。实验结果表明,比估计和回归估计方法的估算结果分别为22 501.1hm2和22 781.1hm2,二者的CV分别为8.84%和1.03%。研究结果表明:1无人机调查可获得高质量的面积测量信息;2优化后的样本能够支持面积估算过程,但其理论意义需要更进一步地讨论与证明;3卫星数据与无人机调查数据相结合的方法可以提供满足统计精度要求的面积测量结果,具有良好的应用前景。     

高光谱影像的BDT-SVM地物分类算法与应用

面对海量数据的特征空间高维性及训练样本的有限性,高光谱遥感影像若采用常规统计模式的分类方法难以获得较好的分类结果。因此探讨支持向量机(SVM)分类器的基本原理,针对EO-1Hyperion高光谱影像的分类特点及现有多类SVM算法所存在的训练时间长及分类精度低等问题,引入二叉决策树SVM(BDT-SVM)分类算法,并提出一种新的类间分离度定义方法及相应的客观确定二叉树结构的策略,由此生成改进的BDT-SVM算法。实验结果表明:与其他多类分类方法相比,基于改进的BDT-SVM算法的高光谱影像地物分类效果更好,总体精度达到90.96%,Kappa系数为0.89,该算法还解决了经典SVM多类分类可能存在的不可分区域问题。     

Augmented Panoramic Video

Many video sequences consist of a locally dynamic background containing moving foreground subjects. In this paper we propose a novel way of re‐displaying these sequences, by giving the user control over a virtual camera frame. Based on video mosaicing, we first compute a static high quality background panorama. After segmenting and removing the foreground subjects from the original video, the remaining elements are merged into a dynamic background panorama, which seamlessly extends the original video footage. We then re‐display this augmented video by warping and cropping the panorama. The virtual camera can have an enlarged field‐of‐view and a controlled camera motion. Our technique is able to process videos with complex camera motions, reconstructing high quality panoramas without parallax artefacts, visible seams or blurring, while retaining repetitive dynamic elements.     

基于ECoG的运动想象脑-机接口分类方法

脑—机接口BCI(Brain-Computer Interface)技术是近年来国际上的研究热点之一,它通常利用脑电EEG(electroencephalo-gram)来实现无动作的人机交互,运动想象是其中一种重要的BCI实验范式。有关研究表明,脑皮层电位ECoG(electrocorticogram)具有更好的信噪比与频带特性。研究基于ECoG的运动想象BCI系统,针对ECoG信号的特点,改进了信号处理方法,提取数据的公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)特征,并利用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行分类器设计,提高了运动意向的识别正确率。用相应方法处理2005年脑-机接口竞赛中的一组实验数据,正确率达到92%,相比于当时参赛时所用的方法提高了6%。实验还发现,支持向量机在克服"维数灾难"和"过拟合"方面具有更好的鲁棒性。