张鹏强
- 作品数:54 被引量:301H指数:9
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- 发文基金:国家自然科学基金河南省科技攻关计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域:天文地球自动化与计算机技术一般工业技术兵器科学与技术更多>>
- 面向高光谱影像分类的生成式对抗网络被引量:7
- 2020年
- 为了提高高光谱影像分类精度,提出了一种基于生成式对抗网络的高光谱影像分类方法。生成式对抗网络由生成器、判别器和分类器3部分组成,其中生成器用于模拟高光谱样本的数据分布,生成特定类别的样本;判别器是一个二值分类器,用于判断输入的样本是否为真实数据;分类器用于对输入的样本进行分类。利用反向传播算法依次更新生成器、判别器和分类器的网络参数使损失函数最小,从而达到训练网络的目的。生成器和判别器能够模拟高光谱影像的样本分布来辅助训练分类器,因此能够提高高光谱影像的分类精度。分别采用Pavia大学和Salinas高光谱数据集进行分类试验,试验结果表明提出的分类方法能够在小样本条件下提高高光谱影像的分类精度。
- 张鹏强刘冰余旭初谭熊杨帆周增华
- 关键词:小样本
- 面对高光谱影像分类的半监督阶梯网络被引量:4
- 2017年
- 提出一种半监督阶梯网络用于对高光谱影像进行分类,以解决小样本条件下基于堆栈式自编码器的高光谱影像分类方法分类精度不高的问题。首先,该网络以堆栈式自编码器为基础,在编码器和解码器之间增加横向连接参数构建阶梯网络,以使网络适合半监督分类;然后将无监督损失函数与有监督损失函数之和作为最终优化的目标函数,采用半监督的方式对整个网络进行训练。为进一步提高分类精度,提取局部二值模式纹理特征进行分类实验。实验结果表明:提出的半监督阶梯网络能够较好地解决高光谱影像分类小样本问题;且LBP纹理特征能够有效提高分类精度。
- 刘冰余旭初张鹏强谭熊魏祥坡
- 关键词:高光谱影像半监督分类纹理特征
- 结合空间信息的EDCC测度光谱匹配分类方法被引量:1
- 2017年
- 光谱匹配分类方法以光谱相似性测度为分类准则,一种相似性测度只对应于光谱曲线的一种特征,用于光谱匹配分类效果并不好;组合不同类型的相似性测度能够有效改善分类效果,但光谱匹配分类往往忽略了相邻像元间的相关性。为了更好地利用空间信息,提高光谱匹配分类精度,首先组合欧氏距离测度和相关系数测度,得到欧氏距离-相关系数测度;其次通过加入空间乘子,得到结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度,从而在光谱匹配分类中增加了空间信息约束。采用两组高光谱影像进行实验验证,结果表明,相比于单一相似性测度及组合相似性测度,结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度用于光谱匹配分类能够有效改善分类精度。
- 魏祥坡余旭初张鹏强谭熊刘冰
- 关键词:高光谱影像光谱匹配空间信息
- 基于广义Hough变换的不规则形状目标提取方法被引量:3
- 2005年
- 提出了一种基于广义Hough变换的不规则形状目标的提取方法。该方法主要包括目标参数描述和目标提取两部分。实验表明,该方法精度好、效率高。
- 刘德刚余旭初张鹏强
- 关键词:广义HOUGH变换
- 基于卷积神经网络的高光谱图像分类
- 2018年
- 传统的机器学习方法仅利用浅层光谱信息进行高光谱图像分类,分类精度往往不高。为此,本文基于CNN模型,研究并设计了三种高光谱图像分类模型。这三种模型能够分别从图像中提取深度光谱、空间和空谱联合特征进行分类。为进一步提高分类精度,采用L2正则化方法进行改进,以降低过拟合风险。利用帕维亚大学数据进行实验分析,结果表明,三种基于CNN的分类模型的总体分类性能均优于传统SVM方法,且L2正则化约束能够进一步提高分类精度。
- 高奎亮张鹏强余旭初秦进春刘思璇
- 关键词:卷积神经网络高光谱图像分类
- 联合空-谱信息的高光谱影像深度三维卷积网络分类被引量:37
- 2019年
- 针对高光谱影像分类高维和小样本的特点,提出一种基于深度三维卷积神经网络的高光谱影像分类方法。首先,该方法直接以高光谱数据立方体为输入,利用三维卷积操作提取高光谱数据立方体的三维空-谱特征。然后,利用残差学习构建深层网络,提取更高层次的特征表达,以提高分类精度。最后,采用Dropout正则化方法防止过拟合。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱数据进行试验验证,结果表明,与支持向量机和现有的基于深度学习的高光谱影像分类方法相比,该方法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。
- 刘冰余旭初张鹏强谭熊
- 关键词:卷积神经网络
- 一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法被引量:12
- 2013年
- 高光谱遥感影像较低的空间分辨率使得混合像元大量存在于影像中,不仅影响了基于高光谱影像的地物要素识别能力,而且还降低了高光谱影像的分类精度。本文提出了一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法。该方法主要利用约束能量最小化法设计的FIR线性滤波器,使得影像通过滤波器后输出与每类地物类别相关的"丰度图",其维数等于类别数;最后利用类中心匹配分类法实现高光谱影像的分类。实验结果表明,提出的分类方法与直接利用类中心匹配分类法相比,提高了影像的分类精度。
- 谭熊余旭初张鹏强余岸竹黄伟杰
- 关键词:高光谱影像
- 基于无人机的战场视景合成技术研究
- 基于无人机回传视频信息,结合电子地图,虚拟现实技术将无人机侦察信息和战场地理信息、战场态势信息融合显示,并提供多模式的合成方式。有效解决了无人机侦察信息表现手段单一和缺少空间地理信息支撑的缺点,并为战场环境仿真系统提供了...
- 李锋万刚陈刚张鹏强韩阳
- 关键词:无人机虚拟现实战场环境仿真
- 基于SURF改进算法的红外序列影像快速配准的方法研究被引量:1
- 2012年
- 提出一种基于SURF算子和特征偏移一致性准则的无人飞行器红外序列影像配准的方法。该方法采用SURF算子对特征点进行提取和匹配。SURF算子仅考虑点的局部信息,没有考虑特征点集的几何信息。本文采用特征偏移一致性准则来剔除误匹配点对,提高特征点对的匹配精度,所得到的特征点集采用LM非线性优化进行单应矩阵求解配准,与其他算法相比,本方法适合于红外序列影像快速拼接,有较好的实用效果和鲁棒性。
- 吴翰书余旭初张鹏强杨明
- 关键词:影像配准
- 一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法被引量:5
- 2015年
- 针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。
- 尹明谭熊张鹏强徐卫霄
- 关键词:高光谱影像纹理特征光谱特征