向英杰
- 作品数：8 被引量：24H指数：4
- 供职机构：空军航空大学更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术军事更多>>
- 结合K-L散度和互信息的无监督波段选择算法被引量：5
- 2018年
- 波段选择是重要的高光谱图像降维手段。为了达到降维的目的,提出结合K-L散度和互信息的无监督波段选择算法,并进行了理论分析和实验验证。首先选出信息熵最大的波段作为初始波段,然后将散度与互信息量的比值定义为联合散度互信息(KLMI)准则,选择KLMI值大且信息量也大的波段加入波段子集中,选出信息量大且相似度低的波段集合,最终利用k最近邻分类算法实现了基于最大方差主成分分析算法、聚类算法、互信息算法和本文中方法的真实高光谱数据分类实验。结果表明,本文中的算法总体分类精度和κ系数均达到0.8以上,高于其它算法;大多数地物的分类精度均得到提升,具有较好的分类性能。该算法是一种实用的高光谱图像降维算法。
- 王琪杨桄张俭峰向英杰田张男
- 关键词：遥感波段选择互信息
- 基于混合噪声估计的高光谱图像异常检测方法被引量：2
- 2017年
- 随着光谱分辨率越来越高,高光谱图像更容易受到噪声的干扰,直接用传统的检测算子会产生较高的虚警。针对RX算法存在较大噪声干扰的问题,提出了一种基于混合噪声评估的RX异常检测方法。首先对高光谱图像进行分块,利用滤波的思想选取均匀图像块;考虑图像光谱-空间信息,运用多元线性回归分析对均匀图像块进行混合噪声评估;然后将高光谱图像和混合噪声进行作差,消除噪声的干扰;最后运用RX算子进行异常检测。实验结果表明,该方法达到了消除噪声的效果,与RX和MNF-RX算法相比具有更好的目标检测性能。
- 向英杰张俭峰杨桄王琪
- 关键词：高光谱图像异常检测多元线性回归RX
- 基于局部联合偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法被引量：4
- 2017年
- 偏度和峰度能够较好地表达高光谱图像的非高斯性,突出目标、纹理等异常信息,很好地应用于波段选择。为了更好地突出局部异常信息,在全局联合偏度-峰度指数模型基础上,提出了局部偏度-峰度的高光谱图像波段选择方法。利用全局联合偏度-峰度指数对原始图像进行波段子空间划分,然后选择适当大小的模板窗口,计算窗口内的局部联合偏度-峰度指数,并以此方法遍历所有波段,求出累积局部联合偏度-峰度指数,最后进行波段选择。波段选择结果表明,局部联合偏度-峰度指数方法所选择波段分布更加广泛,效果更好。异常检测实验结果和融合结果表明,本文方法所得图像在客观指标评价中具有较大优势。
- 王琪杨桄张俭峰向英杰
- 关键词：图像处理高光谱图像波段选择峰度偏度
- 基于子空间划分的高光谱图像波段选择方法被引量：4
- 2017年
- 高光谱遥感图像数据具有数据量大、波段冗余度大、波段间相关性强的特点,不利于图像的判读解译。如何从上百个波段中选出最优的波段组合对目标识别和分类是需要解决的问题。论文利用自动子空间划分法,结合相关系数矩阵"分块"的特点将所有波段进行大致划分,运用自适应波段选择法和光谱角制图算法进行波段选择。首先对所有波段利用相关系数矩阵划分子空间,再在各个子空间提取指数最大的波段,最后依据地物光谱可分性选取最佳的波段组合。最终计算论文方法与常用波段选择方法所选波段的相关系数和以及均方差,验证了论文方法的优越性。
- 王琪杨桄向英杰
- 关键词：高光谱图像波段选择子空间划分光谱角制图
- 基于光谱梯度角的高光谱影像流形学习降维法被引量：5
- 2017年
- 为了挖掘高光谱数据的光谱局部特征,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,提出了一种基于光谱梯度角的高光谱影像流形学习降维方法。采用局部化流形学习算法局部保持投影(LPP)对高光谱遥感数据进行非线性降维,对距离度量进行改进,将能够更好刻画高光谱影像光谱局部特征的光谱梯度角相似性度量应用于LPP方法,并用真实高光谱图像进行降维实验,取得了优于LPP方法和采用光谱角的LPP方法的结果。结果表明,在光谱规范化特征值方面,所提方法优于LPP方法和采用光谱角的LPP方法;在信息量的保持方面,具有更好的局部细节信息保持量。采用光谱梯度角的流形学习方法用于高光谱影像降维能取得较好的降维效果。
- 向英杰杨桄张俭峰王琪
- 关键词：光谱学流形学习降维
- 飞机飞行动力学仿真气动导数求解插值算法对比被引量：1
- 2017年
- 影响飞行仿真系统实时性和逼真度的重要因素之一,是在力与力矩模块求解中的气动导数求解。气动导数作为飞行动力学仿真模型计算的输入量,其求解运算的精度和效率,将在很大程度上影响着仿真系统的成败。在飞行仿真中,常用的插值算法有线性插值、拉格朗日插值、牛顿插值、三次样条插值。针对这四种插值算法,首先从数学原理上进行初步分析,然后根据风洞实验获取的一组原始气动数据,利用Matlab进行插值实验对比,进一步从四种算法的运算时间、精度上比较分析,最后总结出四种算法的特点。
- 张玉镇张志春陈蕾向英杰
- 关键词：飞行仿真线性插值拉格朗日插值牛顿插值三次样条插值
- 采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维被引量：4
- 2017年
- 二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降维效果。利用相关性将高光谱图像划分为5个子空间,通过转换数据结构来实现行和列的核2DPCA变换,最后将行和列结果进行融合得到降维结果。降维结果表明,在较高信息保持率情况下,分段行-列核2DPCA方法具有最高的图像清晰度和边缘强度。不同地物像元像素折线图表明,分段行-列核2DPCA方法能更好地区分不同地物,可以很好地应用于地物分类和目标识别。
- 向英杰杨桄张俭峰王琪
- 关键词：高光谱图像降维
- 一种基于混合噪声估计的RX异常检测方法
- 2017年
- 随着光谱分辨率越来越高,高光谱图像越来越容易受到噪声的干扰,直接用传统的检测算子会产生较高的虚警。针对RX算法存在较大噪声干扰的问题,提出了一种基于混合噪声评估的RX异常检测方法。首先对高光谱图像进行分块,利用滤波的思想选取均匀图像块;考虑图像光谱-空间信息,运用多元线性回归分析对均匀图像块进行混合噪声评估。然后将高光谱图像和混合噪声进行作差,消除噪声的干扰;最后运用RX算子进行异常检测。实验结果表明,该方法达到了消除噪声的效果,与RX和MNF-RX算法相比具有更好的目标检测性能。
- 向英杰杨桄王琪
- 关键词：高光谱图像异常检测多元线性回归RX
