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oe1(光电查) - 科学论文

3 条数据
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  • [2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 重庆（2018.6.27-2018.6.29）] 2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 基于ISFA的高分辨率影像混合变化检测

    摘要： 针对高分辨率影像的混合变化检测（HCD）通常采用决策级方法并依赖人工设计。为解决该问题，我们提出一种基于迭代慢特征分析（ISFA）的新型特征级融合策略。首先分别对双时相影像进行多分辨率分割获取对象，并通过堆叠像素级与对象级光谱特征构建对应特征集；随后首次运用慢特征分析（SFA）将特征集转换至新特征空间；继而引入变权值迭代方法获取最终慢特征融合图，使变化像元与未变化像元更易分离；最后采用K-means聚类自动区分变化区与未变化区并生成最终变化结果。在双时相多光谱影像上的实验验证了本方法的良好性能。

    关键词： 混合变化检测、多尺度融合、特征级融合、迭代慢特征分析

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • Landsat 8数据与SAR纹理图像的特征级融合在城市土地覆盖分类中的应用

    摘要： 每种城市土地覆盖类型都具有独特的热力特征。因此，热红外遥感可用于监测城区温度差异，并分析地表温度与土地覆盖类型之间的关系。另一方面，合成孔径雷达（SAR）传感器因其具备昼夜穿透云层作业能力，且能捕捉地表材料的结构与介电特性，在土地覆盖分类中发挥着日益重要的作用。本研究提出将SAR影像与Landsat 8数据全波段（光学与热红外）进行特征级融合，以提高城市土地覆盖分类精度。在基于对象的图像分析算法中，利用Landsat 8与SAR影像的分割区域，结合地表温度、热红外与光学波段的光谱关系，以及灰度共生矩阵空间测量的SAR纹理特征，开展知识驱动的分类。评估结果表明：对Landsat 8与SAR数据进行特征级融合后，总体分类精度提升约2.48%，Kappa系数提高约0.06。

    关键词： 热红外遥感、SAR数据、面向对象图像分析、纹理特征、特征级融合

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • 一种通过检测和提取视网膜视盘及耳廓来进行人员识别的创新方法

    摘要： 基于单模态生物识别系统的人员身份识别存在类内相似性高、非普适性、独特性不足及易受欺骗攻击等问题。为缓解单模态系统的缺陷，本研究采用多模态生物特征融合方案。我们提出了一种新方法，在提升识别率的同时降低计算复杂度与存储需求——通过检测并提取视网膜视盘与耳廓耳甲腔特征实现人员身份识别。本文设计的感兴趣区域（ROI）定位器能自动检测左右眼视盘并进行提取，随后对视盘与耳甲腔特征进行特征级融合以完成身份认证。实验在公开数据库上分别测试了含/不含ROI定位器的方案，结果表明：采用ROI定位器的多模态系统性能更优，系统匹配率达到95%-100%，等错误率低于10%。该新方法在单模态系统（含ROI定位器）测试中亦实现了100%的匹配率。

    关键词： 视盘、特征级融合、多模态生物识别系统、单模态生物识别系统、耳甲

    更新于2025-09-04 15:30:14