孟令博
- 作品数：4 被引量：19H指数：3
- 供职机构：中国科学院电子学研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种改进的基于峭度指标的FastICA算法被引量：5
- 2019年
- 基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率,被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分,在迭代过程中,每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此,当数据量较大或图像中像元较多时,FastICA的计算量很大,此时它的速度优势就会大打折扣。遥感数据一般都具有较大的尺寸,因此如何将FastICA直接应用于遥感数据,是一个具有实际意义的问题。通过引入多光谱图像协峭度张量的概念,将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算,避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷,因而大大降低计算复杂度。多光谱图像实验结果表明,该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法。
- 孟令博耿修瑞耿修瑞
- 关键词：FASTICA
- 基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法被引量：8
- 2015年
- 基于高光谱图像特征空间几何分布的端元提取方法通常可分为投影类算法和单形体体积最大类算法,通常前者精度不好,后者计算复杂度较高。该文提出一种基于代数余子式的快速N-FINDR端元提取算法(FCA),该算法融合了投影类算法速度快和单形体体积最大类算法精度高的优势,利用像元投影到端元矩阵元素的代数余子式构成的向量上的方法,寻找最大体积的单形体。此外,该算法在端元搜索方面较为灵活,每次迭代都可用纯度更高的像元代替已有端元,因此能保证用该端元确定的单形体,可以将特征空间中全部像元包含在内。仿真和实际高光谱数据实验结果表明,该文算法在精准提取出端元的同时,收敛速度非常快。
- 李琳孟令博孙康赵永超
- 关键词：图像处理端元提取代数余子式
- 改进的主峭度分析算法及其在高光谱图像小目标检测中的应用被引量：2
- 2018年
- 由于高光谱图像维数较高,因而在利用高光谱图像进行目标检测之前会先进行数据降维。主成分分析变换和最大噪声成分变换是高光谱图像处理领域最为经典和常用的两种降维方法。它们以图像的方差和信噪比为指标进行降维,是基于二阶统计信息的方法。小目标由于其本身的特点可能会被经过该类方法降维后舍弃掉,而基于高阶统计特性的主峭度分析算法能够很好的解决这类问题。该方法能够提取基于二阶统计信息进行降维后无法保持的小目标信息,从而有效的检测到小目标。但主峭度分析算法的收敛速度较慢、计算时间较长,因而本文提出了一种改进的主峭度分析算法,改进的主峭度分析算法可以提高算法的收敛速度、减少算法的迭代次数。仿真实验表明,改进的主峭度分析算法能够缩短计算时间,提高算法的收敛速度。
- 孟令博孟令博
- 关键词：高光谱图像
- 基于协峭度张量的高光谱图像异常检测被引量：4
- 2019年
- 高光谱图像中的异常像元往往具有在图像中出现的概率低和游离于背景数据云团之外的特点,如何"自动"确定这些异常像元是高光谱遥感图像处理中的一个重要研究方向。经典的高光谱异常检测方法一般从图像的统计特性入手,广泛应用的RXD异常检测算法通过计算图像的2阶统计特征,可以直接给出异常点的分布情况,算法复杂度低,但缺点是没有考虑到图像的高阶统计信息。基于独立成分分析的异常检测算法虽然考虑了高阶统计量对异常点的敏感性,但需要反复迭代提取异常成分后,再对提取后的成分进行异常检测。该文提出一种基于协峭度张量的异常检测算法,该算法不需要事先提取异常成分,可以直接对观测像元进行逐一检测,从而给出异常点的分布情况。基于模拟数据和真实数据的实验结果表明,该方法能够在检测出异常像元的同时更好地压制背景信息、减小虚警率,从而提高异常检测精度。
- 孟令博孟令博
- 关键词：高光谱图像异常检测高阶统计
