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oe1(光电查) - 科学论文

14 条数据
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  • [IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 遥感图像轨道上下文感知与深度检测

    摘要： 轨道上的自动检测是筛选下载至地面的无用数据的高效方法。然而，由于卫星上计算资源有限，在轨检测是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种适用于在轨使用的遥感图像上下文感知与深度卷积检测框架。针对卫星计算资源受限的情况，在轨目标检测需在保证精度的同时实现低内存占用与快速处理。为解决特征提取过程中模型过小的问题，采用深度卷积替代常规卷积，基于单发多框检测器（SSD）构建了可在轨运行的轻量级深度神经网络。鉴于该网络因目标像素较少导致遥感图像检测性能较弱，通过引入目标上下文信息提升检测效果。进一步研究上下文信息的影响时，我们添加平衡因子来协调上下文信息与其引入的背景噪声。通过在真实遥感图像数据集上的实验，对比表明本扩展模型在精度和速度上均优于当前先进检测模型。将该预训练模型部署于仅需60M内存的安卓平台，验证了在轨检测的可行性。该检测系统拟于2018年发射的TZ-1卫星上进行验证。

    关键词： 上下文感知、自动检测、SSD（单发多框检测器）、遥感图像、基于深度可分离卷积的

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 遥感图像场景分类的混合协同表示方法

    摘要： 近年来，基于协同表示分类（CRC）的方法通过直接利用训练图像作为字典基，在视觉识别领域取得了显著成功。然而，该方法通过所有训练样本描述测试样本来提取共享属性，却未考虑利用特定类别的训练样本表示测试样本以提取类别特异性属性。对于遥感图像而言，共享属性和类别特异性属性对分类都至关重要。本文提出一种混合协同表示分类方法，通过将类别特异性协同表示嵌入传统协同表示分类中，有效提升了遥感图像分类性能。此外，我们将该方法扩展至任意核空间，以挖掘遥感图像特征中隐藏的非线性特性，从而进一步提高分类精度。在多个基准遥感图像数据集上进行的广泛实验清晰表明，所提算法性能优于现有最先进方法。

    关键词： 遥感图像，核空间，协同表示，混合协同表示

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [IEEE 2018年第26届国际地理信息学会议 - 中国昆明（2018年6月28日-2018年6月30日）] 2018年第26届国际地理信息学会议 - 基于生成对抗网络的遥感图像去模糊方法

    摘要： 去模糊是遥感图像处理中的经典难题，因其病态特性而求解困难。现有可行方案通常通过将各类先验知识作为约束条件引入复原过程来解决该问题。然而这类先验学习往往假设图像模糊由固定类型因素产生，可能导致模型描述能力的下降。本文提出一种基于生成对抗网络(GAN)的端到端学习方法来解决遥感图像去模糊问题。所提出的去模糊模型无需对模糊类型做任何先验假设。该方法在卫星地图图像数据集上进行了评估，取得了最先进的性能表现。

    关键词： 图像去模糊、遥感图像、损失函数、生成对抗网络（GAN）

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [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 - 遥感场景分类的深度多选择多样化方法

    摘要： 近期，深度模型在遥感场景表征方面展现出强大能力。然而这些深度方法的训练过程需要大量标注样本，而常规遥感图像数据集无法提供充足的训练样本，因此学得的模型通常并非最优。为解决该问题，本研究通过同步训练多个模型来获取多种候选方案，再由人工决策者从中选择合适方案。但单独训练多个模型往往导致获得的结果相似。本文通过促使各候选方案相互排斥来实现方案多样化。在Ucmerced土地利用数据集上进行的实验验证了该方法提供多样化候选方案的有效性。

    关键词： 遥感图像，交叉熵，多样性，卷积神经网络，分类

    更新于2025-09-04 15:30:14