检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与毫米波学报 2015年第2期34卷 177-183页

作者：金硕王斌夏威复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433 复旦大学信息学院智慧网络与系统研究中心上海200433 中国交通通信信息中心北京100011

提出了一种用于高光谱图像目标探测的预处理方法,目的是提高目标光谱的准确性,进而提高有监督目标探测算法的精度.该方法将实验室或野外获取的目标光谱作为参考信号,利用带参考信号的独立分量分析方法,从图像中提取出与参考信号相关性... 详细信息

提出了一种用于高光谱图像目标探测的预处理方法,目的是提高目标光谱的准确性,进而提高有监督目标探测算法的精度.该方法将实验室或野外获取的目标光谱作为参考信号,利用带参考信号的独立分量分析方法,从图像中提取出与参考信号相关性最大的独立分量作为新的目标光谱.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的方法能较大提高目标光谱的准确性,从而较大提高目标探测算法的精度.

关键词：高光谱图像目标探测带参考信号的独立分量分析预处理

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高光谱遥感图像目标探测方法研究

高光谱遥感图像目标探测方法研究

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作者：侯力成都理工大学

学位级别：硕士

高光谱遥感的主要特点在于,成像光谱仪能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域中的数十至数百个非常窄且连续的光谱段上同时获取信息,能得到每个像元的完整且连续的光谱曲线。因此,高光谱图像具有高的光谱分辨率和宽的波长... 详细信息

高光谱遥感的主要特点在于,成像光谱仪能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域中的数十至数百个非常窄且连续的光谱段上同时获取信息,能得到每个像元的完整且连续的光谱曲线。因此,高光谱图像具有高的光谱分辨率和宽的波长覆盖范围,能够提供详尽的地物光谱信息。近年来,高光谱遥感技术广泛应用于环境监测、城市调查、矿物填图和军事侦察等诸多领域,其中,目标探测是高光谱遥感的重要应用方向之一。目标探测通常被看作是一个二值分类问题,即根据像素中是否含有待探测目标,将像素标记为目标像素或者背景像素。高光谱图像目标探测的算法可以分为两类:基于概率统计和子空间模型的方法和基于稀疏表示的方法。传统的基于概率统计和子空间模型的方法需要目标光谱作为先验知识,目前存在于各个方面的普遍问题就是当前的算法在精度方面存在一定问题,这些精度主要包括各种准确性以及图像噪声方面,在目标光谱不够准确的情况下,相应的图像数据以及算法精度会出现一个比较明显的下降。近几年改进的基于稀疏表示的目标探测方法,主要包含构造字典,求解稀疏向量和比较重构残差输出探测结果三个步骤。目前学者的研究主要集中于如何构造精确的字典以及如何利用稀疏向量得到探测结果两个方面。本文的主要工作和创新点包括以下几个方面:(1)改进了一种基于带参考信号独立分量分析的高光谱图像目标探测方法。该方法目的是提高目标光谱的准确性,进而提高监督目标探测算法的精度。这种方法在实验室当中有着非常广泛的应用,这些应用主要是通过目标光谱来作为信号,并且通过图像技术来对上述信号的目标进行提取,通过仿真和高光谱的实验结果可以表明,当前所提的各种方法有一定程度的精确性,但是在某些方面其精度远远没有达到相应的规范和要求。(2)改进了一种新的基于稀疏表示的目标探测方法。该方法首次将空谱字典引入目标探测,使字典同时包含空间与光谱信息,同时克服了传统方法在字典构造难、字典划分和比较残差方面存在的问题。该方法不同于传统稀疏目标探测的模型框架,没有计算重构残差,首先利用空谱字典学习的方法得到字典和稀疏向量,然后将求得的稀疏向量作为新的特征输入SVM分类器实现目标探测。(3)改进了一种基于端元提取的字典构造方法。通过该方法能够获得纯净的背景字典和目标字典,减少目标和背景信息的相互混入,使得重构残差的比较更加精确。该方法采用成熟的端元提取算法提取图像中不同物质的端元光谱作为背景字典,然后将先验已知的目标光谱作为目标字典,将目标字典和背景字典组成联合字典,最后利用传统的稀疏模型或新的模型进行目标检测。

关键词：高光谱图像目标探测带参考信号的独立分量分析稀疏表示字典学习

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基于独立分量分析的目标检测与跟踪方法研究与改进

基于独立分量分析的目标检测与跟踪方法研究与改进

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作者：王立新大连理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术与图像处理技术的发展,运动目标的检测与跟踪逐渐成为计算机视觉领域的一个重要研究课题,并受到计算机视觉领域更加广泛的关注,其在机器人视觉导航、智能交通系统、医学图像分析等方面都有了比较广泛的应用。本文就阴影... 详细信息

随着计算机技术与图像处理技术的发展,运动目标的检测与跟踪逐渐成为计算机视觉领域的一个重要研究课题,并受到计算机视觉领域更加广泛的关注,其在机器人视觉导航、智能交通系统、医学图像分析等方面都有了比较广泛的应用。本文就阴影检测技术以及基于独立分量分析的运动目标检测与跟踪技术进行了深入研究分析,主要工作包括以下三部分: (1)给出了一种基于颜色不变特征的阴影检测方法。通过分析现有的运动阴影检测方法,特别是基于颜色和纹理信息的阴影检测方法,本文给出了一种基于颜色不变特征的运动阴影检测方法。该方法首先通过阴影存在判决环节来判定是否有阴影存在;然后通过预处理环节筛选出潜在的阴影像素点,在一定程度上减少了干扰的影响:再利用颜色不变特征,进一步确认各像素点是否属于阴影:最后利用阴影像素分布的几何特征,对检测结果进行修正,最终得到比较精确的阴影检测结果。 (2)对基于独立分量分析的运动目标检测方法进行了改进。在对原方法进行分析的基础上,考虑到原方法存在的缺点,如分离输出顺序随机、检测精确度低、不能提取多个目标等,本文将方法中的若干环节进行了改进和完善,通过对分离输出的灰度图像进行预处理以及引入阴影检测环节充分提高了检测的精度,并通过多次交替方向的柱面投影方法,实现了多个运动目标的提取。 (3)对基于带参考信号的独立分量分析的运动目标跟踪方法进行了改进。本文对带参考信号的独立分量分析方法以及运动目标跟踪问题进行了充分的分析,得出了问题产生的原因,并给出了直接以待跟踪运动目标作为参考信号的跟踪方法,即实现了目标的跟踪,降低了算法的迭代误差,又减少了方法运算量,满足了目标的快速跟踪。此外,结合因光照强度变化会导致该方法不稳定的问题,本文将归一化奇异值分解引入到该方法中,在归一化奇异值空间中,对参考信号与感兴趣输出信号估计进行相似性度量,进一步提高了该方法的鲁棒性。实验结果表明,本文给出的阴影检测方法具有良好的检测效果,对基于独立分量分析的检测与跟踪方法的改进克服了原方法的若干缺点,具有一定的理论和应用价值。

关键词：运动目标检测与跟踪阴影检测颜色不变特征多目标提取带参考信号的独立分量分析

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基于独立分量分析的运动目标检测与跟踪

基于独立分量分析的运动目标检测与跟踪

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作者：冯毅大连理工大学

学位级别：硕士

智能交通系统是计算机视觉的一个重要研究领域,随着各大城市车辆增多,交通状况不断恶化,为了保障交通的高效性和安全性,以及交通监控智能化的要求,智能交通系统成为了国内外研究的热点领域,具有广阔的应用前景。通过三十多年的研究发展... 详细信息

智能交通系统是计算机视觉的一个重要研究领域,随着各大城市车辆增多,交通状况不断恶化,为了保障交通的高效性和安全性,以及交通监控智能化的要求,智能交通系统成为了国内外研究的热点领域,具有广阔的应用前景。通过三十多年的研究发展,我国在该领域也取得了长足的进步,并获得不少研究成果。但是,还远未达到成熟的地步,尤其是在运动目标的检测与跟踪、遮挡问题的解决等方面,仍需要不断的完善。本文就智能交通系统中的运动目标检测与跟踪两个关键技术环节进行了深入分析研究,针对传统的运动目标检测与跟踪方法中存在的一些问题,如计算量大,抗噪声、抗抖动性能弱等缺点,创新性地将独立分量分析和带参考信号的独立分量分析方法引入到运动目标检测与跟踪中来,开发了稳定的运动目标检测与跟踪方法,对非完全遮挡情况下的运动目标跟踪问题,也进行了深入地探讨,并在此基础上进行了实用的智能交通系统设计与开发。本文工作主要分为以下三个方面: 本文将独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)引入到目标检测环节中,将各视频帧看作由前景目标图像和背景图像进行线性叠加而成的观测信号,对各视频帧和近似背景图像进行独立分量分析,从中分离出由前景运动目标组成的目标图像和背景图像的估计。由于独立分量分析算法是基于统计的盲源分离方法,因而本文提出的方法对背景模型和背景更新方法要求不高,即使在光强度变化很明显的情况下,也不会影响对目标的检测和提取。将视频帧看作由前景目标图像和背景图像等源信号线性叠加而成的观测信号,则运动目标跟踪可理解为,在已知某源信号先验信息的情况下,实现从观测信号中分离出该感兴趣的分量,属于带参考信号的盲源分离的研究内容。本文将带参考信号的独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference,ICA-R)方法引入到目标跟踪环节,将待跟踪目标视为先验信息,以待跟踪目标的平移、旋转不变矩作为参考信号,从视频帧中分离出与参考信号特征相匹配的运动目标,从而有效地实现了运动目标的跟踪。为了解决非完全遮挡情况下的目标跟踪问题,本文通过将目标分块,再以各个目标子块的平移、旋转不变矩作为参考信号,利用ICA-R方法从后续视频帧中提取出与参考信号匹配的目标子块,实现了对目标子块的跟踪,通过对非遮挡区域进行定位和对遮挡区域的恢复,从而实现了对整个目标的跟踪。实验结果表明,本文提出的目标检测与跟踪方法克服了常规方法的一些缺点,具有一定的理论意义和应用价值。

关键词：智能交通系统运动目标检测与跟踪独立分量分析带参考信号的独立分量分析遮挡

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基于ICA-R的目标运动变化检测

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山西师范大学学报（自然科学版） 2010年第1期24卷 58-60页

作者：韩冬马晓红山西师范大学物理与信息工程学院山西临汾041004 大连理工大学辽宁大连116024

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在ICA(独立分量分析)模型的基础上,本文将带参考信号的独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference,ICA-R)方法引入到目标跟踪环节,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化... 详细信息

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在ICA(独立分量分析)模型的基础上,本文将带参考信号的独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference,ICA-R)方法引入到目标跟踪环节,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法计算量大,抗噪声、抗抖动性能弱的问题.实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性.

关键词：复杂背景独立分量分析目标运动变化检测带参考信号的独立分量分析

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