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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 一种用于超高分辨率遥感图像的新型精细配准技术
摘要： 本文提出了一种用于甚高分辨率（VHR）图像精细配准的新型配准噪声（RN）估计技术。该方法通过两步策略来估计并减弱标准配准VHR图像中的残余局部错位：第一步利用超像素分割和频率滤波生成稀疏超像素作为RN估计的基本对象；随后借助RN信息对输入图像进行局部校正以实现精细配准。为提升RN估计性能，研究综合考虑了更多影响因素。该方案采用精细配准策略设计，能有效改善预配准结果。真实数据集的实验结果验证了所提方法的有效性。
关键词： 局部校正、超像素分割、精细配准、甚高分辨率图像、稀疏表示
更新于2025-09-23 15:22:29
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用于图像质量评估的矩形归一化超像素熵指数
摘要： 图像质量评估（IQA）是图像处理中的基础问题，旨在衡量失真图像的客观质量。传统全参考（FR）IQA方法采用固定尺寸滑动窗口获取结构信息，但忽略了可变的空间配置信息。为更好测量多尺度对象，我们提出一种基于可变感受野与信息熵视角的新型IQA方法——RSEI。首先发现信息保真度与个体人眼视觉存在一致性关系，因此通过矩形归一化超像素分割重现人类视觉系统（HVS），将图像语义划分为多个图像块；随后根据各图像块的信息量自适应计算其权重。通过在TID2008数据库数据及去噪算法上应用验证RSEI有效性，实验表明该方法优于视觉信息保真度（VIF）、加权平均深度图像质量评价（WaDIQaM）等部分先进IQA算法。
关键词： 图像质量评估、超像素分割、互信息
更新于2025-09-23 15:22:29
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基于KNN的超像素表示方法在高光谱图像分类中的应用
摘要： 超像素分割已被证明是高光谱图像（HSI）分类中的有力工具。每个超像素区域可视为由一系列空间相邻像素组成的同质区域。然而，一个超像素区域可能包含来自不同类别的像素。为进一步探索超像素的最优表征，本文提出一种基于双k值选择规则的新框架，用于寻找最具代表性的训练与测试样本。该方法包含以下四个步骤：首先对高光谱图像执行超像素分割算法，将具有相似光谱特征的像素聚类至同一超像素；随后采用域变换递归滤波提取高光谱图像的光谱-空间特征；接着利用k近邻（KNN）方法为每个超像素选取k1个代表性训练样本和k2个测试像素，分别有效克服类内变异与类间干扰；最后通过测量所选训练样本与测试样本间的平均距离确定超像素类别标签。在四个真实高光谱数据集上的实验表明，相较于近期提出的多种光谱-空间分类方法，本方法具有具有竞争力的分类性能。
关键词： 超像素分割、高光谱图像分类、k近邻算法（KNN）、域变换递归滤波（RF）
更新于2025-09-23 15:21:01
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于SLIC超像素分割与深度卷积神经网络的PolSAR图像分类方法
摘要： 深度卷积神经网络（DCNN）已成功应用于极化SAR图像分类领域。然而，常规DCNN会对图像中每个像素单独分类，忽略了相邻像素可能具有相似强度的特性。此外，DCNN固定的输入尺寸也难以适应包含多尺度信息的遥感影像。为此，本文引入超像素分割（SS）和输入金字塔来提升DCNN性能：前者引导网络对超像素而非单像素进行分类，后者则能整合像素周边的多尺度信息。在ALOS-2 PALSAR-2极化SAR两景影像上的实验表明，该技术能使DCNN在保持高效处理的同时，实现高精度分类与平滑边界贴合。
关键词： 超像素分割、卷积神经网络、极化合成孔径雷达
更新于2025-09-10 09:29:36
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通过最小化奇异值部分和与超像素分割的高光谱图像去噪
摘要： 高光谱图像（HSIs）在采集过程中常受到噪声干扰，从而显著降低其判别能力。因此，高光谱去噪成为应用前的关键预处理步骤。本文提出一种结合奇异值部分和（PSSV）与超像素分割的新型高光谱去噪方法——SS-PSSV，能有效去除噪声。基于同一信号不同波段间存在高度相关性的特点，可推知各波段间具有低秩特性。为此采用PSSV方法，并为更好挖掘像素的低秩属性，引入超像素分割技术，使高光谱中相似度高的像素尽可能归入同一子块。大量实验表明，该算法性能优于现有最优方法。
关键词： 超像素分割、高光谱图像、去噪、PSSV
更新于2025-09-04 15:30:14
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基于混合光谱视觉的在线焊池轮廓提取与焊缝宽度预测
摘要： 本文基于熔化极气体?；ず福℅MAW），采用被动视觉传感系统并提出双路径成像方法获取熔池图像，通过实验与理论验证了最优波段。根据熔池自发射辐射与电弧光谱的混合特征，选定660纳米窄带与850纳米长通作为系统工作波段。使用搭载660纳米窄带滤光片和850纳米长通滤光片的两个相机，通过同步采集方程获取背景基线水平的熔池图像，最终获得高信噪比熔池图像。经图像配准后，采用基于梯度与灰度的邻域超像素合并（GNSM）方法提取熔池图像轮廓。与其他算法相比，该算法能获取有效且精确的熔池轮廓。进而提出基于熔池图像轮廓的焊缝形成前在线焊缝宽度预测方法：通过高斯分布拟合轮廓像素宽度与三维重建测量的对应焊缝宽度，对比分析拟合偏差与实测结果后得出焊缝宽度预测偏差小于0.20毫米的结论。
关键词： 三维重建、超像素分割、焊缝宽度预测、视觉传感系统、双波段成像、熔池轮廓
更新于2025-09-04 15:30:14
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议（ICIP） - 希腊雅典（2018.10.7-2018.10.10）] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议（ICIP） - 利用偏振形状恢复技术改进飞行时间传感器对镜面反射表面的检测
摘要： 飞行时间（ToF）传感器能够获取漫反射物体的深度值。然而关键问题在于，由于镜面反射效应，这些传感器无法接收来自镜面物体的主动光源。本文提出一种结合ToF信号与偏振成像测距（SfP）的镜面物体深度重建新框架。为解决单视角SfP的病态性问题，我们通过超像素分割技术对每个超像素区域施加平面约束条件。实验结果表明，该深度重建算法在受控环境数据与停车场实车数据中均展现出有效性。
关键词： 偏振成像、镜面反射表面、飞行时间传感器、单视图重建、超像素分割
更新于2025-09-04 15:30:14
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[计算机科学讲义] 并行处理算法与架构 第11335卷（第18届国际会议ICA3PP 2018，中国广州，2018年11月15-17日，会议录，第二部分）|| SMIM：用于图像质量评估的超像素互信息测量
摘要： 图像质量评估（IQA）是信号处理中的一个基础问题，旨在通过设计数学模型来衡量图像的客观质量。大多数全参考（FR）IQA方法使用固定滑动窗口获取结构信息，但忽略了可变的空间配置信息。本文从可变感受野和信息熵的角度出发，提出了一种名为"超像素归一化互信息（SMIM）"的新型全参考IQA方法。首先，我们发现信息保真度与个体人类视觉之间存在一致性关系。因此，我们通过超像素分割将人类视觉系统（HVS）语义划分为多个图像块。然后根据每个图像块的信息量自适应计算其权重。通过在TID2008数据库数据及实际应用场景生成的数据上验证，实验表明SMIM优于包括视觉信息保真度（VIF）在内的一些最先进FR IQA算法。
关键词： 超像素分割、互信息、图像质量评估
更新于2025-09-04 15:30:14
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结合暗通道先验与超像素的单幅遥感图像雾霾去除方法
摘要： 去雾处理在遥感影像复原中具有重要作用，可提升低质量获取图像的可解译性。然而传统方法因存在色彩失真和噪声问题，在遥感影像去雾方面存在局限。本文提出一种改进方法：结合超像素分割与雾图亮度信息来估计大气光值，替代暗通道先验法。基于该方法和雾成像模型，我们能直接估算雾层厚度并复原高质量无雾影像。多种遥感雾图的实验结果表明，相比著名的何氏[1]方法，本方案能获得更优的遥感影像质量。
关键词： 大气散射模型，去雾，超像素分割
更新于2025-09-04 15:30:14