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oe1(光电查) - 科学论文

80 条数据
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  • 高光谱波段选择的粗到细优化方法

    摘要： 高光谱波段选择是一种特征选择方法，通过选取最具代表性的波段集合，在分类和异常检测等任务中实现优异性能。该方法能降低存储、传输和计算负担。本文提出一种两阶段波段选择算法：首先基于线性重建误差准则进行波段筛选与结果优化，随后采用由粗到精的波段选择策略（CFBS）进一步提升效果。CFBS采用分组递进方式选取波段——每组波段都根据前序组别表征不足的波段进行选择，以最小化线性重建误差为目标。实验表明，该方法的性能显著优于其他对比方案。

    关键词： 波段选择，高光谱成像。

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 一种基于高光谱成像技术的猪肉菌落总数无损实时检测方法

    摘要： 本研究开发了一种利用高光谱成像技术无损评估冷藏猪肉中总活菌数(TVC)的方法。采集了50份猪肉样品在400-1100 nm可见/近红外(VIS/NIR)区域的高光谱图像，并从中提取其VIS/NIR漫反射光谱。采用经典平板计数法测定猪肉样品的TVC参考值。为获得更优结果，分别建立了TVC的偏最小二乘回归(PLSR)模型和支持向量机回归(SVR)模型进行对比分析，并应用不同变换方法和滤波方法优化模型。结果表明，优化后的PLSR和SVR模型均能良好预测TVC，其中基于二阶导数的SVR模型表现更佳，在预测集中达到RP(预测集相关系数)=0.94，SEP(预测集标准误差)=0.4570 log CFU/g。随后开发了图像处理算法，将预测模型应用于整个样品图像的每个像素；由于模型简单，检测过程中可实时显示TVC可视化分布图。结果表明高光谱成像是无损实时预测猪肉TVC的一种可靠潜在方法。

    关键词： 可见光/近红外、总活菌数、猪肉、高光谱成像

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于非凸稀疏性与非局部平滑性的盲高光谱解混

    摘要： 盲高光谱解混（HU）作为高光谱数据利用的关键技术，旨在将混合像素分解为若干组分材料及其对应丰度权重的集合。近年来，基于非负矩阵分解（NMF）的方法在该任务中日益流行并取得良好效果。现有研究主要探索了丰度的两种特性——稀疏性与结构平滑性，证实其对盲解混具有重要作用。然而先前方法均未考虑自然高光谱图像（HSI）的另一关键特性——非局部平滑性，即大区域中相似像元块共享相近的平滑结构。借鉴其他任务的先验经验，这种结构反映了高光谱图像的内在配置规律，有望显著提升解混性能。 本文首次将非局部总变分（NLTV）正则项引入高光谱图像建模，通过充分挖掘其内在结构进一步推广为非局部高光谱TV（NLHTV）以适配盲解混任务。结合表征丰度图稀疏性的非凸对数和正则项，我们分别构建了NLTV/NLHTV正则化NMF模型与对数和正则化NMF模型（NLTV-LSRNMF/NLHTV-LSRNMF）?；诮惶嬗呕呗裕ˋOS）和乘子交替方向法（ADMM），设计了高效求解算法。在仿真与真实高光谱数据集上的大量实验验证了所提方法较其他竞争方案在盲解混任务中的优越性。

    关键词： 对数和惩罚、非负矩阵分解、非局部全变分正则化、盲解混、高光谱成像

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 一种对异常值不敏感且具有空间变化高光谱特征的分解算法

    摘要： 有效的高光谱解混（HU）对于从给定高光谱场景图像（数据）中估计底层物质特征（端元特征）及其空间分布（丰度图）至关重要。近期，在不可忽略的端元变异（EV）和异常值效应（OE）条件下研究HU问题引发了广泛关注。现有前沿研究或单独考虑EV，或单独处理OE，但均未同时兼顾两者。本文提出一种新型HU算法——抗变异/异常值多凸解混（VOIMU）算法，可同时应对EV与OE干扰。通过引入两种适配正则项，基于Thouvenin等人提出的扰动线性混合模型（PLMM）构建非凸最小化问题来建模EV，同时采用0<p<1的p拟范数对数据拟合进行隐式处理以应对OE。随后将该问题重构为多凸问题，通过块坐标下降法（BCD）求解，并嵌入块逐次上界最小化（BSUM）框架以保证收敛性。所提VOIMU算法能获得具有收敛保证的驻点解，虽未在问题建模中物理表征异常值也未在算法运行中检测异常值，但仍能提供潜在异常像素的有趣信息。最后，我们通过仿真数据和真实实验数据验证了VOIMU算法的有效性与实际适用性。

    关键词： 块连续上界最小化（BSUM）、端元可变性、交替方向乘子法（ADMM）、异常值效应、块坐标下降（BCD）方法、高光谱成像

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [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 - 低功耗板上的高光谱压缩感知

    摘要： 高光谱成像仪器通过测量地球表面同一区域数百个光谱波段（不同波长通道）实现遥感探测。所获取的数据立方体每次飞行包含数GB数据量，这引发了人们对机载压缩技术的关注。这类压缩技术通常计算成本较高。本文提出了一种在低功耗图形处理器上实现的压缩感知方法。实验基于Jetson TX1开发板进行，该平台特别适合执行点积等向量运算。这些实验旨在验证这些方法在机载处理中的精度与耗时适用性。结果表明，采用这种低功耗GPU可在极低功耗要求下实现实时性能。

    关键词： GPU，低功耗，高光谱成像，压缩感知

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • [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 - 基于多传感器平台的多火山热液蚀变地质填图

    摘要： 地热流体引发的热液蚀变常导致矿物蚀变和风化作用，在火山周边形成重大自然隐患。通过卫星与航空遥感影像可对热液蚀变进行远距离制图。本研究探讨了现有多光谱卫星、高分辨率航空高光谱及激光雷达影像在提升火山地貌地质填图与分类能力方面的应用潜力。基于地面类别数据训练的随机森林分类实验显示：利用15种地表覆盖类型进行分类时，哨兵2号与Landsat 8 OLI+TIR组合的总体精度(OA)与Kappa系数(KA)分别为69%和66%。引入高分辨率航空数据集后分类精度显著提升，全谱段AisaFENIX高光谱影像使精度达到OA=84%、KA=82%。当综合所有输入特征时获得最高分类精度(OA=87%，KA=85%)。

    关键词： 哨兵2号，火山，地质制图，陆地卫星8号，激光雷达，高光谱成像

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • 利用高光谱图像进行脑癌检测的并行K均值聚类方法

    摘要： 脑癌的精准界定是手术中的关键任务。外科手术中采用多种技术指导神经外科医生进行肿瘤切除，但高光谱成像（HSI）作为一种具有前景的无创、非电离成像技术，有望改进并补充现有方法。欧洲HELICoiD项目致力于开发利用HSI技术实现肿瘤组织检测与界定的方法体系。该方案中，K均值算法在肿瘤边界划定方面至关重要——这也是其核心优势所在。主要缺陷在于该算法的计算复杂度较高。本文阐述了在不同并行架构上开发K均值聚类算法以实现术中实时处理的研究。该算法将生成无监督分割图谱，与有监督分类图谱结合后，能为神经外科医生实施肿瘤切除提供导航。我们展示了基于OpenMP、CUDA和OpenCL范式的并行K均值聚类算法，这些算法已通过活体人脑高光谱图像数据库验证。实验结果表明，CUDA版本相比串行处理可实现约150倍的加速比。本文取得的卓越成果为开发实时分类系统奠定了基础。

    关键词： 无监督聚类、脑癌检测、图形处理单元（GPU）、OpenCL、CUDA、K均值算法、OpenMP、高光谱成像

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 法医中的体液与光谱技术：天作之合？

    摘要： 人体体液因可提取遗传信息而在法医学中备受关注。目前亟需开发一种无损、快速且用户友好的方法，用于检测和鉴别犯罪现场常见的体液：血液、精液、阴道分泌物、唾液、汗液和尿液。本综述讨论了该领域已应用或正在研究的光谱技术，分析了其优势、局限性和最新进展。虽然紫外-可见光源被全球法医实验室广泛用于体液定位，但其选择性不足，无法作为确证手段。高光谱成像（HSI）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）和拉曼光谱似乎适用于体液的识别与区分，但需先对某些未解决问题开展全面研究。

    关键词： 精液、红外光谱、唾液、拉曼光谱、高光谱成像、阴道分泌物、紫外 - 可见光谱、血液、体液

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 利用高光谱成像系统结合化学计量学检测面粉中的螨虫<br> <i>腐食酪螨</i><br> 和<br> <i>粗脚粉螨</i>

    摘要： 已建立一种利用高光谱成像（HSI）系统结合化学计量学检测面粉中螨虫的自动方法。面粉、腐食酪螨和普通肉食螨之间的反射率差异较为明显。除普通肉食螨的面积、周长、长轴和短轴等大部分形态特征显著大于面粉和腐食酪螨外，纹理特征通过单因素方差分析也达到最大显著性水平。随机森林（RF）分类中蚁群优化（ACO）波段下的图像识别率至少达89%，优于连续投影算法波段。采用ACO波段的人工神经网络（ANN）在训练集和验证集中的识别准确率均高于RF。进一步分析证实，结合ACO-PCA-ANN（PCA为主成分分析）的高光谱技术准确率超过98%。本研究表明，HSI结合ACO-PCA-ANN作为检测面粉中螨虫的准确快速方法具有良好应用前景。

    关键词： 高光谱成像、化学计量学、面粉、腐食酪螨、食螨瘿蚊、螨虫检测

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 利用高光谱成像结合多元分析确定不同干燥方法下萝卜片的干燥模式

    摘要： 通过高光谱成像（HSI）处理结合偏最小二乘回归-投影变量重要性（PLSR-VIP）模型，分别测定了不同干燥方法（热风干燥HAD、微波干燥MD及热风-微波联合干燥HMCD）下萝卜片的干燥动力学特性与水分分布图谱。无论采用何种干燥方法，Page模型均最适用于描述萝卜片的实验性失水数据。微波干燥过程中，萝卜片的介电特性（DP, ε）随含水量（MC）降低而下降，且微波在萝卜中的穿透深度介于0.81至1.15厘米之间?；?8个最优变量建立的PLSR-VIP模型对校准集（R2=0.967，RMSEC=4.32%）和验证集（R2=0.962，RMSEC=4.45%）均呈现高预测精度。可视化干燥模式显示：热风干燥的萝卜片中心区域含水量高于边缘；微波干燥样品则边缘含水量较高；而联合干燥的高光谱图像呈现出近乎均匀的干燥图谱。该组合干燥方法能提升萝卜片干燥均匀性并显著缩短干燥时间。

    关键词： 多元分析、含水量、干燥模式、高光谱成像、萝卜

    更新于2025-09-23 15:19:57