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基于空间-光谱特征和稀疏表达的高光谱图像分类算法（英文） 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的高光谱数据分类方法分类精度不高、没有充分地利用空间信息等缺陷,提出一种基于Gabor空间纹理特征（Gabor spatial texture features）及无参数加权光谱特征（Nonparametric weighted spectral features）和稀疏表达分类（Sparse representation classification）的高光谱图像分类算法,可以简写为Gabor-NW SF和SRC,即GNWSF-SRC。所提出的GNWSF-SRC分类方法首先通过融合高光谱的Gabor空间特征和无参数加权光谱特征来更好地描述高光谱图像,然后通过其进行稀疏表达,最终通过对比其重构误差获得分类结果。在训练集比例不同的情况下,用所提出的方法对两组典型的高光谱数据进行处理,理论研究和仿真结果表明：与传统的分类方法相比,所提出算法能够提高分类精度、Kappa系数等,取得了较好的分类效果。 相似文献
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实际地震信号通常可表示为具有波形特征差异的多种基本波形信号的线性组合,如叠前道集中的工频干扰噪声与有效波信号、面波噪声与体波信号等.选择单一数学变换方法,往往不易实现地震信号的稀疏表示.近年来发展的形态成分分析理论,通过联合多种数学变换,可实现对复杂信号的稀疏表示.本文根据单道地震记录中面波与体波信号波形结构特征的差异性,提出一种基于形态成分分析的面波噪声衰减方法.针对面波的低频、窄带以及频散特性选择一维平稳小波变换作为其稀疏表示字典,而针对体波波形的局部相关特性选择局部离散余弦变换作为其稀疏表示字典,建立基于双波形字典的形态成分分析模型,通过求解该稀疏优化问题获得最终的信噪分离结果.理论模型和实际地震资料处理证实该方法不仅能够衰减单炮地震记录中的强面波干扰噪声,同时能够更好地保护有效信号的波形特征与频谱带宽,为地震资料的后续处理和分析提供良好的数据基础. 相似文献
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基于理想小区域的图像重建离散化模型以理想小区域代替原来传统意义上的像素格,用理想小区域到射线的距离的函数,来衡量射线穿过理想小区域时投影系数的大小。在此图像重建离散化模型中引入基函数。并将离散图像与基函数卷积得到连续的图像,图像中任一点的值可通过选取合适的基函数得到。本文探讨图像重建中基函数需要满足的条件,并分析讨论几种基函数的实例及其频域特性。 相似文献
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在分析IHS变换时发现,IHS变换中亮度分量的计算是从红绿蓝三种颜色中平均提取三分之一作为总亮度,而人眼对绿色最敏感（占60％）、其次是红色（占30％）、再者是蓝色（占10％）,故本文对亮度分量的计算公式做了修改。在此基础上,提出了一种改进的IHS变换和小波变换相结合的图像融合方法。首先对多光谱图像进行改进的IHS变换,然后利用小波变换分别对1分量和全色高分辨率图像做小波分解,并对小波低频系数基于局部能量进行融合,小波高频系数基于局部方差进行融合,最后进行IHS逆变换,得到融合结果图像。结果表明,本文提出的方法在保持光谱源图像特性方面有优势,也较多地保留了源图像的空间细节信息,融合图像的扭曲程度小。 相似文献
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地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA）对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架（data-driven tight frame,DDTF）在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明：与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点. 相似文献
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Radon变换是一种稀疏变换,被广泛应用于地震数据处理,其中线性Radon和抛物Radon最为常用.在实际地震数据中,直达波和面波的同相轴形态为线性,反射波为双曲型,单独使用线性Radon或抛物Radon变换时,不能确保所有同相轴在变换域的系数都是稀疏的,影响地震数据处理效果.本文提出的多路径Radon变换联合了线性Radon变换和抛物Radon变换,每个同相轴都有两种不同的变换参数来与积分路径相适应,能够兼顾不同形态的同相轴;然后利用最小二乘稀疏反演方法对不同形态同相轴匹配最佳积分路径,使其自动分离到两个不同的Radon域剖面且保持系数同时稀疏.从多路径Radon域剖面上,能够很容易地识别不同系数所对应的同相轴形态、时间截距以及速度,这些特征有利于提高利用Radon变换方法进行随机噪声压制、面波压制以及波型分离等技术的处理效果,该变换在模型数据和实际数据中的应用结果证明了本文方法有效性. 相似文献
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《地球物理学进展》2017,(5)
地震数据重建在地震数据处理中是非常关键的问题,针对传统地震数据重建方法受奈奎斯特采样定理的限制较大,重建数据易出现假频,以及变换基函数对于复杂地震波前信息的稀疏表示不够准确的问题,结合波原子对于简单纹理模型具有最优的稀疏表示能力,可以较好稀疏表示地震数据同相轴信息的特点,提出基于波原子域的地震数据压缩感知重建算法.首先,在波原子域建立地震数据压缩感知重建正则化模型,通过Landweber迭代算法,稀疏反演求解L1范数最小优化问题.其次,为克服波原子变换缺乏平移不变性,易在地震数据缺失道邻域产生伪吉布斯现象的缺点,数据重建过程中在检波器轴采用循环平移技术,对重建结果线性平均以抑制失真.最后,利用指数阈值收缩模型在迭代初期加速促进编码系数的稀疏程度,去除噪声,迭代接近结束时减缓阈值收缩,加强保留地震数据的细节信息与数据的主要特征.利用合成地震模型及实际数据,通过与现有算法对比实验,表明本文算法能有效提高重建地震数据SNR,并且可以更好的保持地震数据同向轴复杂区域的局部特征.理论及实验证明了以波原子域稀疏表示为基础,建立、求解地震数据压缩感知重建模型的合理性,以及结合循环平移技术、指数阈值收缩模型抑制重建数据中噪声的有效性. 相似文献
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传统地震数据稀疏重建方法面临着:(1)叠前共炮点道集或CMP道集反射波为双曲线型同相轴,地震数据重建会损害有效波;(2)地震信号存在噪声和畸变,要求重建方法具有较好的噪声鲁棒性.针对这两个问题,提出一种基于L_1-L_1范数稀疏表示的共偏移距道集地震数据重建方法.该方法利用了共偏移距道集中地震波为水平同相轴,无道间时差,满足空间重建要求,和L_1-L_1范数稀疏表示具有较好的噪声鲁棒性.首先抽取共偏移距道集地震数据,并根据地震采集信息构造复合采样矩阵,然后采用L_1-L_1范数稀疏表示对数据稀疏重建后,再将数据反变换回共炮点道集或CMP道集,能够同时实现地震信号稀疏重建和随机噪声压制.理论模型和实际数据试算结果验证所提方法具有较好重建精度和噪声鲁棒性. 相似文献
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基于传统面向对象方法, 提出了一种基于最优特征空间的损毁建筑物信息提取方法。 采用ESP(Estimate of Scale Parameter)工具对图像进行最优尺度分割, 之后通过选取样本, 计算各类地物距离矩阵和最小分离距离寻求最优特征空间, 最后运用最优特征空间对震后损毁建筑物影像进行提取实验, 在QuickBird影像中提取总体精度达到了83.1％, Kappa系数达到了0.813, 在无人机影像中提取总体精度为92.9％, Kappa系数达到了0.940。 本文建立的提取方法与传统分类决策树方法相比, 其提取精度和效率都有较大提高, 在损毁建筑物信息提取方面具有较好的推广价值。 相似文献
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在多孔隙含水层中地面磁共振（surface nuclear magnetic resonance,SNMR）信号呈现多弛豫衰减特性,常规盲源分离方法和单指数拟合方法引起信号严重失真和信息缺失等问题.本文提出了基于稀疏表示的随机噪声背景下多弛豫SNMR信号的提取方法.根据SNMR信号的衰减特征,设计了精确刻画SNMR信号且与随机噪声不相关的离散衰减余弦冗余字典.其次,针对多弛豫SNMR信号稀疏度未知的问题,通过设置合理的残差比阈值控制迭代次数,改进了广义正交匹配追踪（generalized orthogonal matching pursuit,gOMP）算法,使得该方法应用于SNMR信号的提取时,具有更好的自适应性和普适性.再次,鉴于SNMR测量数据为多次独立重复采集的结果,提出了基于数据流的SNMR信号提取策略,在提高算法鲁棒性的同时,保证了信号提取结果的唯一性.最后,通过仿真和实测数据证明了基于gOMP算法的稀疏表示方法可以显著地提升多弛豫SNMR信号的提取质量,降低随机噪声对含水层反演结果的影响,提高SNMR探测能力. 相似文献
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遥感分类方法在建筑物震害提取中的应用（以玉树地震为例） 总被引：1，自引：0，他引：1
建筑物损毁情况是地震灾害评估的一项重要指标,利用遥感技术快速提取震后建筑物震害信息,对科学指导地震应急救援工作具有重要意义.利用2010年4月14日青海玉树7.1级地震前后玉树县结古镇团结村高分辨率遥感影像,结合像素光谱和空间特性的纹理、结构等多源信息,基于支持向量机（SVM）方法,对地震前后建筑物信息进行分类提取,变化检测出建筑物损毁情况,并与面向对象多源信息复合的模糊分类法的分类精度、提取效率进行对比分析.研究结果表明,多源数据复合的SVM影像分类方法能够有效解决模糊分类影像破碎问题,地震前后两实相影像分类总精度达到77.53％和73.56％,提高了建筑物震害信息提取精度. 相似文献
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目的:通过研究评价能谱CT(Spectral CT)成像功能参数的有效性,并探讨这些参数在评估局部梗死心肌图像质量中的临床应用价值。方法:收集我院30例冠心病患者,均在一次扫描中行宝石能谱CT常规冠脉CTA(CCTA)扫描模式和宝石能谱成像(GSI)扫描模式。患者均在一周内行心脏MRI扫描。常规混合能量图像上分析冠状动脉的狭窄程度。分别找出1 min和3 min单光子能量水平的图像上梗死心肌与正常心肌的最佳对比噪声比(optimal CNR)以及对应的最佳单能量值和此能量值的图像噪声值,通过单因数方差分析方法与常规混合能量图像的对比噪声比(CNR)和图像噪声值进行比较。在MRI心肌灌注图像上找出梗死心肌并与能谱CT进行相关性对比。结果:宝石能谱CT共检出梗死心肌36个区域,所有梗死心肌在CCTA图像上均有区域供血冠脉50%以上狭窄(71.7%±16.2%),并且找出的梗死心肌与MRI心肌灌注图像有较高的相关性(r=100%,P=0.00)。1 min、3 min单光子能量水平图像上最佳CNR值明显高于常规混合能量图像CNR值(P<0.05)。1 min、3 min最佳单能量值水平的图像噪声值均低于常规混合能量图像(P<0.05)。结论:能谱CT的GSI能谱成像模式较常规混合能量图像能够明显提高图像质量,从而提高了梗死心肌的检测效率。 相似文献
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混合藻类高光谱特征及其叶绿素a分离定量模型 总被引：1，自引：1，他引：0
利用地物高光谱遥感技术,在室内进行小球藻、聚球藻及其混合藻高光谱测量.得到这3组藻的反射光谱特征,同时进行叶绿素a(Chl.a)浓度测量.利用Matlab软件中的神经网络工具箱对得到的高光谱数据进行了曲线拟合.并用拟合结果和光谱测量实际结果分别建立了两种单一藻类的定量模型单一小球藻Chl.a最优的定量模型为用反射率实际值建立的小球藻单波段反射率模型Chl.a=1×10~7(R_(687))~2-37016R_(687)+53.64.单一聚球藻Chl.a最优的定量模型为利用反射率实际值建立的聚球藻两波段模型Chl.a=853 15×[R~(-1)(669)-R~(-1)(730)]×R(730)+505.78.在对两种单一藻类定量模型研究的基础上分别用单波段反射率分离模型、三波段分离模型和两波段分离模型对由小球藻和聚球藻组成的混合藻进行了Chl.a浓度分离.其中单波段反射率分离模型和两波段分离模型得到了较好的分离结果,单波段反射率分离模型结果要优于两波段分离模型结果.利用神经网络模型拟合值构建的模型要优于直接用反射率测量值构建的模型,而三波段分离模型的分离结果不理想,不适用于本研究. 相似文献
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直流电阻率法以其对含水构造响应敏感且适应性强的特点,是隧道施工期超前地质预报的常用方法.针对目前定点源三极观测方式易受到测线附近旁侧异常干扰与聚焦观测方式探测距离过短无法三维成像的问题,提出了一种基于多同性源阵列电阻率的隧道超前探测新方法,利用环形布置的多同性源供电压制隧道掌子面后方的异常体的干扰,同时增强掌子面前方远处异常体的敏感度,阵列电极测量可为含水构造的三维反演成像提供三维数据.首先,开展了含水构造超前探测的数值正演模拟,发现多同性源方法的视电阻率纵向微分曲线极小值以及与横轴的交点位置可对异常体位置进行定性判断,探讨了多同性源方法对后方及侧向异常干扰的响应特征及识别方法.其次,将电阻率光滑约束与轨迹光滑策略引入蚁群反演算法,提出了一种最小二乘方法与改进蚁群算法相结合的混合反演算法,反演数值算例表明混合反演算法能够实现含水构造的三维成像,较好地反演出不同距离的含水构造位置,并使其边界较为清晰.为了验证多同性源探测方法的探测效果开展了物理模型试验,多同性源阵列电阻率法能较好的反映含水构造的存在,与实际含水构造的位置较为相符. 相似文献
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基于光子计数探测器的能谱CT,可以同时采集多个能谱通道的投影数据,并获得相应能量范围内物质的吸收特征,可以有效应用于物质识别与材料分解。主成分分析是一种很好的多元数据分析技术,可以用于处理多能谱CT数据。本文分别在投影域和图像域对能谱CT数据进行主成分分析,并对分析结果做出系统比较。为了减少噪声的影响,提高能谱CT图像的彩色表征性能,提出双域滤波与像素值平方相结合的方法,用于含噪声的主成分图像去噪,然后将所选取的主成分图像映射到RGB颜色通道。实验结果表明,无论是在投影域还是图像域进行主成分分析,都可以获取清晰的CT图像,识别出物质的不同成分。相较于在图像域的主成分分析方法,在投影域进行主成分分析能够保留物质的更多细节,获取更清晰的彩色CT图像。 相似文献
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目的:研究肾脏占位实质期不同水平单能量图像质量,寻找显示肾脏实性占位单能量图像的最佳keV。方法:收集在我院医学影像科行泌尿系双能量CT增强检查20例患者的临床资料及影像数据。利用实质期低能量（80kVp）与高能量（Sn 140kVp）图像后处理出40～120keV总共9组单能量图像。采用客观评价及主观评价方法对图像质量进行评估,通过客观评价分别计算出显示肾脏实性占位最高CNR和SNR单能量图像,然后与权重因子为0.5（M=0.5）的线性融合图像进行比较。主观评价由两名有经验的医学影像科医师进行评估。记录设备上提供的辐射剂量参数CTDIvol,并计算SSDE。结果:入选肾脏单能量图像的病例数20例（男性13例,女性7例）,CTDIvol均值为（11.54±4.09）mGy,SSDE为（14.86±3.97）mGy。客观评价:单能量图像CNR值最高是在60keV,SNR值最高是在70keV,分别高于线性融合图像（M=0.5）,差异均具有显著统计学意义（P<0.05）。主观评价:70keV组单能量图像与线性融合图像（M=0.5）在整体图像质量及病变细节显示差异均无显著统计学意义（P>0.05）。结论:肾脏实性占位实质期单能量图像最高CNR及SNR值分别为60keV及70keV,均高于线性融合图像,然而单能量的整体图像质量及病变细节评估与线性融合图像相类似。 相似文献
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同时震源数据包含了多炮之间的串扰噪声,不能直接用于常规数据处理流程.因此,需要对混叠的波场进行分离得到常规采集的单炮记录.本文基于稀疏迭代反演分离,提出了一种具有尺度与空间自适应的Wiener阈值选取方法.该阈值选取方法能够根据不同迭代环境计算不同尺度下串扰噪声的方差和不同空间位置有效信号的方差,从而自适应调整阈值大小,最终通过对变换域系数进行收缩来达到去除串扰噪声的目的.理论模型数据和实际数据测试结果表明,本文方法能够快速有效地压制串扰噪声和保护弱有效信号,取得了比Contourlet域子带一致Wiener阈值方法和Curvelet域指数衰减阈值方法更好的分离效果. 相似文献