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oe1(光电查) - 科学论文

4 条数据
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  • [IEEE 2018年第三届计算机科学与工程国际会议(UBMK) - 波黑萨拉热窝(2018年9月20日至23日)] 2018年第三届计算机科学与工程国际会议(UBMK) - 基于降维极限学习机的高光谱图像分类

    摘要： 在高光谱图像分类中，基于核的方法已显示出良好的效果。但图像中过多的训练或测试数据会增加核计算的计算时间和内存需求?？捎牒朔椒ㄅ浜鲜褂玫募扪盎嬖诤思扑愕南嗤蟆１狙芯坎捎媒滴思扪盎≧KELM）从计算时间和内存方面进行了改进。通过性能表格和时间信息表格，将获得的结果与核极限学习机（KELM）进行了对比展示。

    关键词： 分类、光谱信息、高光谱图像、降核极限学习机

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 用于测量彩色样品的色差共焦显微镜校准

    摘要： 本文提出了一种颜色校正方法，用于提高彩色共聚焦显微镜（CCM）测量有色样品时的测量精度?；谧髡咄哦涌⒌氖笛槭褻CM系统，分析了因彩色表面选择性反射导致的特征曲线偏移问题。理论上，当目标表面颜色与光源中心波长所代表的颜色不同时，CCM的特征曲线会与无色表面的特征曲线产生显著偏差。本研究通过仿真和实验验证了这一结论。利用一组标准颜色校准片，相应地提出了一种量化特征曲线偏移的颜色校正方法。为验证所提方法的有效性，采用卡尔·蔡司激光扫描共聚焦显微镜LSM700作为参考系统。实验数据显示，采用颜色校正方法后，测量误差可控制在10纳米以内。与未进行颜色校正的测量相比，测量精度得到显著提升。

    关键词： 特性曲线偏移，共焦色度显微镜，色彩校正曲线，彩色样本，光谱信息

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 用于高光谱图像分类的局部加权判别分析

    摘要： 高光谱图像（HSI）中每个像素包含大量光谱波段，这会限制传统图像分类方法区分各像素地物类型的能力。降维是提升分类性能的有效途径。线性判别分析（LDA）是HSI分类中常用的降维方法，但其假设所有样本服从相同分布。然而不同样本在散布矩阵计算中的贡献度可能存在差异。为解决特征冗余问题，本文提出一种基于局部加权判别分析（LWDA）的新型监督HSI分类方法。该LWDA方法基于判别信息和空-谱信息，为每个训练样本构建加权判别散布矩阵模型和最优投影矩阵模型。对于每个测试样本，LWDA通过空间信息搜索其最近邻训练样本，随后利用对应投影矩阵将测试样本与所有训练样本投影至低维特征空间。该方法能有效保持原始HSI数据的空-谱局部结构，提升投影数据对最终分类的判别能力。在两个真实HSI数据集上的实验结果表明，相比若干先进算法，所提LWDA方法具有显著优势。特别是当数据划分比例较?。ㄈ?.05）时，LWDA在Indian Pines数据集上获得的总精度较直接使用原始高维数据提升约20%，在Kennedy Space Center（KSC）数据集上提升约17%。

    关键词： 高光谱图像（HSI）分类、线性判别分析（LDA）、空间-光谱信息、降维

    更新于2025-09-23 19:05:51

  • 通过提供更多光谱信息改进多光谱遥感图像的超分辨率洪水淹没制图

    摘要： 超分辨率制图是多光谱遥感影像洪水淹没制图的有效技术。然而，传统超分辨率洪水淹没制图（SRFIM）无法充分利用多光谱遥感影像波段的光谱信息。为解决这一问题，本文提出一种通过补充更多光谱信息来提高制图精度的新型SRFIM方法（SRFIM-MSI）。在所提SRFIM-MSI中，通过归一化差异水体指数（NDWI）计算多光谱波段的光谱信息，并将基于NDWI构建的光谱项引入传统SRFIM。采用柬埔寨研究区的两景Landsat 8 OLI多光谱数据对所提方法进行验证，结果表明SRFIM-MSI的制图效果优于传统SRFIM方法。

    关键词： 超分辨率洪水淹没制图（SRFIM）、光谱信息、超分辨率制图（SRM）、多光谱遥感影像

    更新于2025-09-09 09:28:46