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何艳

作品数:4 被引量:8H指数:2
供职机构:宁波大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金:宁波市自然科学基金浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 3篇云图
  • 3篇卫星云图
  • 1篇压缩感知
  • 1篇英文
  • 1篇掌纹
  • 1篇掌纹识别
  • 1篇冗余
  • 1篇冗余字典
  • 1篇识别方法
  • 1篇红外
  • 1篇二维主成分分...
  • 1篇感知

机构

  • 4篇宁波大学

作者

  • 4篇何艳
  • 4篇金炜
  • 3篇刘箴
  • 2篇符冉迪
  • 2篇王雷
  • 1篇李纲
  • 1篇尹曹谦
  • 1篇田文哲

传媒

  • 2篇光电工程
  • 1篇遥感学报
  • 1篇宁波大学学报...

年份

  • 3篇2014
  • 1篇2012
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
Tetrolet域卫星云图分块压缩感知(英文)
2014年
针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文提出了一种基于Tetrolet变换的卫星云图分块压缩感知方法。该方法将Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,以刻画卫星云图细节丰富,纹理复杂的特性,而且将分块压缩感知与平滑投影Landweber迭代方法结合用于云图重构,以提高计算效率。同时,为了进一步提高重构云图的质量,本文对云图的稀疏表示提出了另一种改进方案,首先对原始云图进行拉普拉斯金字塔分解,将得到的低频分量和高频分量分别进行分块及采样,并对低频及高频分量分别进行离散小波变换(DWT)及Tetrolet变换以实现稀疏表示,此不仅可以发挥不同稀疏变换各自的优点,而且充分利用了Tetrolet变换在表示云图方向纹理和边缘等重要信息方面的优势。实验结果表明,在相同采样率下,本文方法的重构结果明显优于直接用Tetrolet,DWT,Contourlet和DCT变换对卫星云图进行稀疏表示的重构结果。
何艳金炜刘箴符冉迪尹曹谦
关键词:卫星云图
Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建被引量:1
2014年
针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。
何艳金炜刘箴符冉迪田文哲
关键词:压缩感知卫星云图
融合2D-PCA及稀疏表示的掌纹识别方法被引量:5
2012年
提出一种基于稀疏表示的掌纹识别方法,该方法借鉴二维主成分分析(PCA)良好的数据压缩属性和较快的特征提取速度,生成掌纹特征图像。二维PCA不仅克服了一维PCA数据维数过大不易计算的缺点,而且保留了原始图像的数据结构,提取的特征能更好的代表原始图像。为了便于稀疏表达,对提取的掌纹特征图像利用一维主成分分析进行二次特征提取,得到训练样本。虽然此处使用了一维PCA,但是由于这是二次特征提取,提取的特征还是保留了原始图像的数据结构,相比单纯的一维PCA,提高了识别率。利用训练样本构造出冗余字典,并采用稀疏表示理论将测试样本表示为字典原子的线性组合,然后根据表示系数的稀疏性与稀疏集中度实现分类识别。由于该方法利用了表达系数的稀疏性,因此减小了算法的时间和空间复杂度。实验表明,针对香港理工大学的MSpalmprints Database,本文方法的识别率较传统方法有明显提高。
王雷金炜刘箴何艳李纲
关键词:二维主成分分析掌纹识别
采用冗余字典稀疏表达的红外与水汽云图融合被引量:2
2014年
卫星云图作为典型的多光谱遥感图像,因各个遥感器成像波段的差异,致使云图间既有一定的相关性,又存在一定的差异,故可认为云图包含2种特征:共性特征和个性特征.一种稀疏表示的云图融合方法,能够把多幅云图在一个过完备字典上进行稀疏表示,使用稀疏系数作为云图的特征,然后对不同图像的个性特征根据稀疏系数向量的1范数决定权重因子,融合云图可以由共性特征和融合后的个性特征联合表示.实验表明,该方法的融合云图无论在客观指标还是视觉效果上都优于传统方法,蕴藏了更为丰富的天气信息.
王雷金炜何艳
关键词:卫星云图冗余字典
共1页<1>
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