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徐俊峰: 作品数：13 被引量：85H指数：6; 供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术交通运输工程石油与天然气工程更多>>

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利用自由形状线特征的遥感影像分级匹配方法被引量：6: 2017年; 为较好地解决自由形状线特征匹配研究中线特征丰富信息的充分利用与有效描述这对矛盾,提出一种利用分级匹配策略的遥感影像匹配方法。为保证方法具有较高的匹配精度,从影像中检测亚像素边缘并进行有效的跟踪以得到连续性较好的自由形状线特征;再从中提取闭合线特征、线特征交点和角点等较稳定的特征作为共轭实体进行粗匹配,在确定各类特征的待选同名特征后,根据面积、角度等几何信息以及模型参数的分布特点逐步剔除误匹配,进而利用同名特征确定精匹配的初始参数;精匹配时对线特征中的亚像素边缘点加以利用,采用多层次二维迭代最邻近点(ICP)法依次利用由低到高采样率的边缘点进行匹配。试验结果表明,粗匹配选取的特征性能稳定,具有较高的匹配正确率和精度,能为精匹配提供较准确的初始参数,精匹配能达到与最小二乘影像匹配相当的亚像素级匹配精度,并且对具有较小仿射变形的影像也能实现稳定、准确的匹配。; 陈小卫张保明张保明郭海涛徐俊峰; 关键词：影像匹配

联合显著性特征与卷积神经网络的遥感影像舰船检测被引量：11: 2018年; 目的针对高分辨率遥感影像舰船检测受云雾、海浪以及海岛等复杂因素干扰,存在虚警率高、漏检率高、目标检测和识别困难等问题,提出一种联合视觉显著性特征与卷积神经网络的海面舰船目标检测方法。方法基于频率域相位谱显著性检测能够有效抑制高分辨率遥感影像上云层、海面杂波干扰的特点,计算影像多尺度显著图并进行加权融合。采用对数变换对融合后的图像进行空间域灰度增强以提高目标与背景的区分度,利用灰度形态学闭运算填充舰船目标孔洞,采用大津分割法来提取疑似舰船目标作为兴趣区域。最后构建舰船样本库,利用迁移学习的思想训练卷积神经网络模型,对所有兴趣区域切片进行分类判断和识别,得到最终检测结果。结果利用多幅不同背景下的高分辨率遥感影像,分别从视觉显著性检测、舰船粗检测与船只类型识别3个方面进行实验验证,选取检测率、虚警率、识别率3个指标进行定量评价。结果表明,本文方法相比于其他方法能有效排除云雾、海岛等多种因素的干扰,检测率、虚警率、识别率分别为93. 63%、3. 01%、90. 09%,明显优于其他算法,能够实现大范围影像上多种类型舰船的快速准确检测和识别。结论本文将图像视觉显著性检测快速获取图像显著目标的特点与卷积神经网络在图像分类的优势相结合,应用于遥感影像的海域舰船目标检测,能够实现对复杂背景下舰船目标的检测和船只类型的精细化识别。; 余东行张保明郭海涛赵传徐俊峰; 关键词：舰船检测遥感影像卷积神经网络

对高分辨率分类后影像进行道路提纯的方法对比: 利用分类算法对高分辨率影像中的道路进行分割时，得到的二值图像往往混杂了许多非道路区域，且道路区域呈面状，无法直接应用于生产与研究。针对这一情况，已有学者研究出数种道路提纯算法，能够对二值图像上的非道路区域进行剔除。对现有...; 丁磊张保明徐俊峰; 关键词：道路提取

单像迭代法定位的理论收敛模型: 单张影像进行测图简单、快捷，在地形图测制与修测等方面有着重要作用。基于DEM的单像定位所运用的迭代方法是进行单幅影像目标定位的主要方法.本文在已有的对斜面的分析基础之上,将地表模型扩展到二次曲面形式,根据其几何特点进行分...; 陈小卫张保明卢俊徐俊峰李玫; 关键词：地形图测绘迭代方法收敛速度

利用慢特征分析进行多尺度融合的高分辨率影像变化检测被引量：8: 2019年; 提出利用慢特征分析的特征级多尺度融合的方法。首先对两时相影像分别进行多尺度分割,并与原始影像共同构成多尺度特征集;其次对特征集进行迭代慢特征变换,增大变化区域与未变化区域的可分性;最后通过K-means聚类完成变化区域与未变化区域的分割,得到二值变化检测结果。通过两组北京地区的多光谱影像实验发现,该方法具有更高的精度和自动化程度。; 徐俊峰蔡晓娜张保明郭海涛金飞伦泽华; 关键词：变化检测高分辨率遥感影像多尺度融合特征级融合

一种基于Canny边缘检测与主动轮廓模型的水边线提取方法: 本发明涉及一种基于Canny边缘检测与主动轮廓模型的水边线提取方法，属于图像处理技术领域。本发明根据GAC模型和边缘检测算子提取的特点，将Canny边缘检测结果融入到GAC模型重构边界停止函数中，相对于传统GAC模型，此...; 张保明郭海涛卢俊陈小卫张宏伟刘志青贺宏徐俊峰; 文献传递

多特征融合的遥感影像变化检测技术研究: 遥感影像的变化检测是遥感数据处理与应用的重要环节。随着航空航天技术和传感器技术的快速发展，遥感影像的数据来源越来越丰富，且分辨率越来越高，传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题，本文系统研究了多特征融...; 徐俊峰; 关键词：遥感影像变化检测多特征融合支持向量机多光谱图像

多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测被引量：17: 2020年; 为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光谱、边缘和纹理特征,完成多特征融合的变化检测,并通过形态学处理得到变化图斑;最后,利用训练的NIN(Network in Network)结构的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。; 徐俊峰张保明余东行林雨准郭海涛; 关键词：遥感变化检测多特征融合飞机目标高分辨率遥感影像卷积神经网络

一种海岛、礁岸线快速提取方法: 本发明涉及一种海岛、礁岸线快速提取方法，首先对原始影像构建低分辨率影像，然后进行Mean Shift处理，得到处理后的低分辨率影像，接着进行标记，最后利用区域增长法进行提取。为有效使用彩色影像的色彩信息进行海岛（礁）海岸...; 张保明卢俊郭海涛张宏伟刘志青贺宏陈小卫徐俊峰; 文献传递

多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取被引量：28: 2017年; 在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数(MBI)计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。; 林雨准张保明徐俊峰侯凯周迅; 关键词：高分辨率遥感影像建筑物提取多尺度分割多尺度融合

徐俊峰

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