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国家教育部博士点基金(20102304110013): 作品数：36 被引量：313H指数：10; 相关作者：赵春晖齐滨王玉磊刘巍张燚更多>>; 相关机构：哈尔滨工程大学大庆师范学院更多>>; 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金哈尔滨市优秀学科带头人基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>

基于分块压缩感知的图像半脆弱零水印算法被引量：36: 2012年; 针对数字图像的内容认证和完整性保护问题,提出了一种基于分块压缩感知(Compressive sensing,CS)的图像半脆弱零水印算法(Block compressive sensing based image semi-fragile zero-watermarking,BCS-SFZ).首先将图像划分成若干分块,分块大小可以根据水印数据量和篡改定位精度调整.再按照压缩感知理论对各个图像块进行观测,并将观测值作为零水印信息注册保存.实验结果表明,BCS-SFZ算法可以准确定位非法篡改并借助水印信息恢复被篡改的区域.压缩感知理论的引入为算法提供了保密性支持,并且有利于实现图像成像与水印生成的同步,同时该算法实现简单,计算复杂度低.; 赵春晖刘巍; 关键词：半脆弱水印零水印篡改定位图像恢复

压缩感知理论及其在成像技术中的应用被引量：4: 2012年; 在传统的Shannon/Nyquist采样定理指导下,信号处理往往面临两大难题:A/D转换器技术的限制和海量采样数据的处理压力.压缩感知(CS)理论表明当信号具有稀疏性或可压缩性时,可以通过全局非自适应线性投影的方式,用远低于Shannon/Nyquist采样定理要求的频率获取信号的全部信息.以CS理论为基础的压缩成像(CI)技术在近年来得到了快速的发展.在概述CS理论的基础上,着重介绍了CI技术的原理及其发展状况,并从稀疏分解、观测矩阵的构造和重建算法3个方面对其关键问题进行了分析.CI系统可以显著节省感光器件的数量,避免了传统成像技术"先采样再压缩"方式带来的资源浪费.; 赵春晖刘巍; 关键词：压缩感知压缩成像稀疏分解

基于光谱相似度量的高光谱图像异常检测算法被引量：4: 2013年; 针对传统异常检测算法需要建立在一定的假设模型下,提出了一种新的高光谱图像异常检测算法。该算法无需假设背景模型,首先运用迭代误差分析方法对高光谱图像数据进行处理,得到高光谱图像数据的异常端元。然后以选取出的端元为参考,对高光谱数据进行相似度量,通过计算与参考端元的核光谱角余弦,找到与异常端元相似的光谱向量,得到异常检测结果。仿真实验结果表明,该算法能够准确的检测出异常目标,并且具有运算时间短、效率高的特点。; 王玉磊赵春晖齐滨; 关键词：异常检测相似度量核方法

基于模糊集理论的图像增强算法被引量：8: 2012年; 红外图像具有整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点。因此,在对红外图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善。传统的基于模糊集理论的Pal.King算法,在增强红外图像对比度的同时,丢失部分细节信息。在分析这一问题产生原因的基础上,结合图像反色和多分辨率图像融合等理论,提出了一种新的基于模糊集理论的图像增强算法,新的算法不仅能够提高红外图像的对比度,而且能很好的突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,最重要是它能保持原始图像的细节信息。; 赵春晖刘振龙; 关键词：图像增强模糊集理论细节信息图像融合对比度

基于线性外推理论的红外焦平面阵列盲元检测算法被引量：2: 2013年; 盲元的存在严重影响了红外成像系统的性能,为有效地检测出红外焦平面阵列中存在的盲元,详细分析了盲元与点目标在邻域像素灰度分布上的差异,在此基础上利用趋势外推理论能够对事物发展预测的特性,提出了基于二维线性外推理论的盲元检测算法.实验结果证明,这一算法不仅具有复杂度低、易于实现的特点,而且具有较高的检测率,完全满足实际应用中对盲元检测精度的要求.; 赵春晖刘振龙; 关键词：盲元灰度分布检测率

基于模糊核加权C-均值聚类的高光谱图像分类被引量：19: 2012年; 高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类结果。另外,模糊C-均值聚类算法在计算聚类中心时,仅使用了各样本对聚类中心的隶属度,忽略了样本之间固有存在的空间分布特征。为此提出了模糊核加权C-均值聚类算法,在计算模糊核聚类中心时,根据样本的空间分布特征,为每个样本分配不同的权值,使得每个核聚类中心随着样本的不同而各有不同。标准数据和实际高光谱数据的实验结果均表明,相比较传统模糊C-均值均聚类算法,模糊核加权C-均值聚类算法在总体分类精度上有较大的提高。; 赵春晖齐滨; 关键词：聚类分析

基于目标正交子空间投影加权的高光谱图像异常检测算法被引量：6: 2011年; 在高光谱图像的异常目标检测问题中,针对原始数据源不能正确地表征背景数据的分布而造成虚警概率较高的现象,本文提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX高光谱图像异常检测算法。该算法从背景协方差矩阵的估算角度入手,将每个像素投影到目标的正交子空间中,为每个像素自适应地赋予合适的权值,从而减小目标信息的存在对背景特性估计的影响。并用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行了比较,结果表明,本文提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率,具有较好的检测效果。; 赵春晖胡春梅; 关键词：信息处理技术高光谱图像端元提取

采用主成分量化和密度估计期望最大聚类的高光谱异常目标检测被引量：10: 2013年; 针对高光谱图像异常目标检测中图像邻近像元光谱相似易对检测结果产生干扰的现象,将聚类算法引入到异常目标检测领域,提出一种采用主成分量化和密度估计期望最大聚类的高光谱图像异常目标检测算法.在高维空间中,使用期望最大聚类算法对像元光谱向量进行聚类,将邻近像元的空间相关性转化为类内或类间像元的关系,根据异常像元分布在类别边缘的原理,以类为单位检测异常目标,有效地避免异常点的信息被淹没;另外,针对期望最大聚类算法对初始化过程要求敏感的问题,提出了根据图像的第一主成分信息,分别利用向量量化和密度估计的方法对期望最大聚类算法进行初始化,进一步提高算法的检测效果和计算效率.用合成和真实的AVIRIS高光谱数据进行仿真实验,仿真结果表明使用基于主成分量化和密度估计期望最大聚类算法的高光谱图像异常目标检测算法明显优于传统的异常检测算法.; 赵春晖李晓慧田明华; 关键词：高光谱图像异常检测密度估计

基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法被引量：4: 2012年; 在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。; 赵春晖尤佳李晓慧; 关键词：正交子空间投影异常检测算法高光谱图像

一种改进的k-means聚类视觉词典构造方法被引量：8: 2012年; 传统词袋(bag of words,BoW)模型在构造视觉词典时一般采用k-means聚类方法实现,但k-means聚类方法的性能在很大程度上依赖于初始点的选择,从而导致生成的视觉词典鲁棒性较差,此外,每次迭代都要计算数据点与中心点的距离,计算复杂度高。针对上述问题,提出了一种改进的k-means聚类视觉词典构造方法,该方法首先对初始值的选取进行了优化,克服了随机选取初始值对聚类性能的影响,其次基于三角形不等式对计算进行了简化,使生成的视觉词典更加稳定,计算复杂度更低,最后引入权值分布对图像进行基于视觉词典的表示,并将基于改进的视觉词典的词袋模型应用于图像分类,提高了分类性能。通过在Caltech 101和Caltech 256两个数据库进行实验,验证了本文方法的有效性,并分析了词典库大小对分类性能的影响。从实验结果可以看出,采用本文方法所得到的分类正确率提高了5%～8%。; 赵春晖王莹Masahide Kaneko; 关键词：K-MEANS聚类图像分类

国家教育部博士点基金(20102304110013)

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