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空间目标图像的非凸稀疏正则化波后复原
被引量:
4
1
作者
郭从洲
时文俊
+1 位作者
秦志远
耿则勋
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期902-912,共11页
现有的空间目标图像波后处理方法多直接套用自然光学图像的复原技术,效果并不理想。本文通过分析空间目标图像的近似稀疏性和灰度值服从超拉普拉斯分布的独有特点,提出了一个采用正则化方法的非凸稀疏正则化空间目标图像复原模型。在数...
现有的空间目标图像波后处理方法多直接套用自然光学图像的复原技术,效果并不理想。本文通过分析空间目标图像的近似稀疏性和灰度值服从超拉普拉斯分布的独有特点,提出了一个采用正则化方法的非凸稀疏正则化空间目标图像复原模型。在数值计算过程中,根据交替方向乘数法将复原模型分解为两个子问题,对凸优化子问题采用快速傅里叶变换求解,对非凸优化子问题采用固定点迭代方法求解。文中设计了非凸稀疏正则化空间目标图像波后复原的完整算法流程,并针对模拟图像和真实空间目标图像进行了对比验证。结果显示:相对于最近的流行算法,提出方法的最大峰值信噪比提高了2dB,最大平均结构相似度提高了0.17,最大信息熵提高了3.85,图像清晰度提高了2.65。
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关键词
空间目标图像
波后复原
稀疏性
正则化
非凸优化
交替方向乘数法
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职称材料
基于密集残差块生成对抗网络的空间目标图像超分辨率重建
被引量:
12
2
作者
景海钊
史江林
+2 位作者
邱梦哲
齐勇
朱文骁
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第17期2155-2165,共11页
为了获取更高分辨率和清晰度的空间目标光学图像,需对地基自适应光学(Adaptive Optics,AO)成像望远镜校正后的降质图像进行超分辨率重建。针对空间目标AO图像背景单一、分辨率有限且存在运动模糊、湍流模糊以及过曝等特点,提出基于深度...
为了获取更高分辨率和清晰度的空间目标光学图像,需对地基自适应光学(Adaptive Optics,AO)成像望远镜校正后的降质图像进行超分辨率重建。针对空间目标AO图像背景单一、分辨率有限且存在运动模糊、湍流模糊以及过曝等特点,提出基于深度学习的生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)方法来实现空间目标AO图像的超分辨率重建,构建了空间目标AO仿真图像训练集用于神经网络训练,提出了一种基于密集残差块的GAN超分辨率重建方法,通过将传统残差网络改为密集残差块,提高网络深度,将相对平均损失函数引入判别器网络,从而使得判别器更稳健,GAN训练更稳定。实验结果表明:本文提出的方法相较传统插值超分辨率方法PSNR提高11.6%以上,SSIM提高10.3%以上,相较基于深度学习的盲图像超分辨率方法PSNR平均提高6.5%,SSIM平均提高4.9%。该方法有效实现了空间目标AO图像的清晰化重建,降低了重建图像的伪影,丰富了图像细节。
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关键词
空间目标图像
超分辨率
生成对抗网络
密集残差块
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职称材料
非负矩阵分解在空间目标图像识别中的应用
被引量:
9
3
作者
孙静静
赵飞
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第10期122-129,共8页
将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,获得了多组空间目标缩比模型图像,图像预处理...
将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,获得了多组空间目标缩比模型图像,图像预处理后建立了训练样本库和测试样本库,运用不同NMF算法对训练样本进行了特征基提取,采用最小距离分类器进行了测试样本的分类,各种NMF算法识别率均在78%以上,最高可达90%。实验结果验证了所提算法的有效性,与其他已有的目标图像识别方法相比,具有准确率较高、速度快、资源开销少的优点。
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关键词
图像
处理
图像
识别
非负矩阵分解
空间目标图像
最小距离分类器
原文传递
空间目标成像的边缘检测方法研究
4
作者
刘鸿飞
陈凡胜
+1 位作者
孙胜利
陈桂林
《科学技术与工程》
2007年第17期4301-4306,共6页
卫星事业的发展,使得人们有机会获取卫星在太空运行的图像资料。在很多情况下,比如对图像进行感兴趣区域图像压缩等应用,都需要对空间目标成像进行边缘检测。文中研究了边缘检测的原理和各种算法,并且通过实际试验,验证了各种检测方法...
卫星事业的发展,使得人们有机会获取卫星在太空运行的图像资料。在很多情况下,比如对图像进行感兴趣区域图像压缩等应用,都需要对空间目标成像进行边缘检测。文中研究了边缘检测的原理和各种算法,并且通过实际试验,验证了各种检测方法在空间目标成像中的边缘检测效果,为空间目标成像的边缘检测打下坚实的理论基础。
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关键词
空间目标图像
边缘检测
图像
滤波
CANNY算子
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职称材料
题名
空间目标图像的非凸稀疏正则化波后复原
被引量:
4
1
作者
郭从洲
时文俊
秦志远
耿则勋
机构
信息工程大学理学院
信息工程大学地理空间信息学院
郑州升达经贸管理学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期902-912,共11页
基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2012AA7032031D)
国家自然科学基金资助项目(No.11373043)
文摘
现有的空间目标图像波后处理方法多直接套用自然光学图像的复原技术,效果并不理想。本文通过分析空间目标图像的近似稀疏性和灰度值服从超拉普拉斯分布的独有特点,提出了一个采用正则化方法的非凸稀疏正则化空间目标图像复原模型。在数值计算过程中,根据交替方向乘数法将复原模型分解为两个子问题,对凸优化子问题采用快速傅里叶变换求解,对非凸优化子问题采用固定点迭代方法求解。文中设计了非凸稀疏正则化空间目标图像波后复原的完整算法流程,并针对模拟图像和真实空间目标图像进行了对比验证。结果显示:相对于最近的流行算法,提出方法的最大峰值信噪比提高了2dB,最大平均结构相似度提高了0.17,最大信息熵提高了3.85,图像清晰度提高了2.65。
关键词
空间目标图像
波后复原
稀疏性
正则化
非凸优化
交替方向乘数法
Keywords
space object image
wave back restoration
sparsity
regularization
non-convex optimization
alternating direction multiplier method
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于密集残差块生成对抗网络的空间目标图像超分辨率重建
被引量:
12
2
作者
景海钊
史江林
邱梦哲
齐勇
朱文骁
机构
陕西科技大学陕西人工智能联合实验室
西安交通大学系统工程研究所
西安卫星测控中心
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第17期2155-2165,共11页
基金
应用光学国家重点实验室资助项目(No.SKLAO2021001A04)。
文摘
为了获取更高分辨率和清晰度的空间目标光学图像,需对地基自适应光学(Adaptive Optics,AO)成像望远镜校正后的降质图像进行超分辨率重建。针对空间目标AO图像背景单一、分辨率有限且存在运动模糊、湍流模糊以及过曝等特点,提出基于深度学习的生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)方法来实现空间目标AO图像的超分辨率重建,构建了空间目标AO仿真图像训练集用于神经网络训练,提出了一种基于密集残差块的GAN超分辨率重建方法,通过将传统残差网络改为密集残差块,提高网络深度,将相对平均损失函数引入判别器网络,从而使得判别器更稳健,GAN训练更稳定。实验结果表明:本文提出的方法相较传统插值超分辨率方法PSNR提高11.6%以上,SSIM提高10.3%以上,相较基于深度学习的盲图像超分辨率方法PSNR平均提高6.5%,SSIM平均提高4.9%。该方法有效实现了空间目标AO图像的清晰化重建,降低了重建图像的伪影,丰富了图像细节。
关键词
空间目标图像
超分辨率
生成对抗网络
密集残差块
Keywords
space object images
super resolution
Generative Adversarial Network(GAN)
dense residual blocks
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
非负矩阵分解在空间目标图像识别中的应用
被引量:
9
3
作者
孙静静
赵飞
机构
中国科学院光电研究院中国科学院计算光学成像技术重点实验室
中国科学院大学
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第10期122-129,共8页
基金
中国科学院战略优先研究项目(XDA17040200)
文摘
将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,获得了多组空间目标缩比模型图像,图像预处理后建立了训练样本库和测试样本库,运用不同NMF算法对训练样本进行了特征基提取,采用最小距离分类器进行了测试样本的分类,各种NMF算法识别率均在78%以上,最高可达90%。实验结果验证了所提算法的有效性,与其他已有的目标图像识别方法相比,具有准确率较高、速度快、资源开销少的优点。
关键词
图像
处理
图像
识别
非负矩阵分解
空间目标图像
最小距离分类器
Keywords
image processing
image recognition
non-negative matrix factorization
space object image
minimum distance classifier
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
空间目标成像的边缘检测方法研究
4
作者
刘鸿飞
陈凡胜
孙胜利
陈桂林
机构
中国科学院上海技术物理研究所
中国科学院研究生院
出处
《科学技术与工程》
2007年第17期4301-4306,共6页
文摘
卫星事业的发展,使得人们有机会获取卫星在太空运行的图像资料。在很多情况下,比如对图像进行感兴趣区域图像压缩等应用,都需要对空间目标成像进行边缘检测。文中研究了边缘检测的原理和各种算法,并且通过实际试验,验证了各种检测方法在空间目标成像中的边缘检测效果,为空间目标成像的边缘检测打下坚实的理论基础。
关键词
空间目标图像
边缘检测
图像
滤波
CANNY算子
Keywords
space -imageedge detectimage filterCanny operator
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空间目标图像的非凸稀疏正则化波后复原
郭从洲
时文俊
秦志远
耿则勋
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
4
下载PDF
职称材料
2
基于密集残差块生成对抗网络的空间目标图像超分辨率重建
景海钊
史江林
邱梦哲
齐勇
朱文骁
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
下载PDF
职称材料
3
非负矩阵分解在空间目标图像识别中的应用
孙静静
赵飞
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019
9
原文传递
4
空间目标成像的边缘检测方法研究
刘鸿飞
陈凡胜
孙胜利
陈桂林
《科学技术与工程》
2007
0
下载PDF
职称材料
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