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冉琼

作品数:6 被引量:24H指数:2
供职机构:北京化工大学更多>>
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文化科学更多>>

文献类型

  • 3篇专利
  • 2篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 6篇图像
  • 3篇像元
  • 2篇样本点
  • 2篇遥感
  • 2篇遥感图像
  • 2篇图像处理
  • 2篇抗干扰
  • 2篇抗干扰能力
  • 2篇光谱图像
  • 2篇高光谱图像
  • 2篇变化检测
  • 2篇差值图像
  • 1篇研究性
  • 1篇研究性教学
  • 1篇阳性球菌
  • 1篇医学图像
  • 1篇医学图像处理
  • 1篇正则
  • 1篇正则化
  • 1篇支持向量

机构

  • 6篇北京化工大学
  • 1篇中国科学院大...
  • 1篇中国科学院遥...

作者

  • 6篇冉琼
  • 3篇李伟
  • 2篇张蒙蒙
  • 1篇杨巧宁
  • 1篇张帆
  • 1篇胡伟
  • 1篇李瑞瑞
  • 1篇赵雨薇

传媒

  • 1篇中国图象图形...
  • 1篇高教学刊

年份

  • 1篇2024
  • 1篇2023
  • 2篇2018
  • 1篇2016
  • 1篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于加权张量环分解与全变分范数的高光谱图像恢复方法
本发明涉及图像恢复技术领域,特别是涉及到基于加权张量环分解与全变分范数的高光谱图像恢复方法,其步骤包括:获取由于各种原因而质量下降的高光谱图像,构建一种图像恢复模型;该模型考虑到了图像的低秩特性,加入了包含张量环低秩因子...
赵雨薇冉琼
一种基于稀疏表示分类的遥感图像变化检测方法
本发明涉及一种基于稀疏表示分类的遥感图像变化检测方法,包括以下步骤:1)输入经过校正处理的变化前和变化后的遥感图像;2)获取变化前后图像的差值图像;3)在差值图像中对变化区域选取少量样本点;4)对每个像元计算利用样本点对...
冉琼张蒙蒙李伟
用图像分割和分类方法自动识别革兰氏染色阳性球菌和白细胞
在感染性疾病诊断和治疗过程中,需要确定感染细菌的种类以对症用药。用革兰氏染色法进行细菌种类检验是化验中常用的方法。本文对革兰氏染色之后的细胞图像,对图像中的白细胞和革兰氏染色阳性球菌进行自动识别,探讨了基于图像分割和分类...
冉琼李伟常岚迟耀斌
关键词:图像分割医学图像处理
文献传递
以实践案例为引导的数字图像处理研究性教学课程改革被引量:4
2023年
在“三个转变”建立“知识、能力、人格”三位一体的创新型人才培养模式的要求下,结合该校“遥感技术”世界一流学科建设及该校与中日友好医院联合基金项目研究,提出面向实践案例库建设的研究性课程改革探索。通过研究性示范课建设,实现教学方式的转变、教学内容的提纯,以激发学生学习热情和兴趣,使学生的主观能动性得到发挥,激发学生的创造性思维。结果表明,提出的教学改革方法调动学生的积极性,培养和增强学生的动手能力和科研能力。
尹嫱胡伟李瑞瑞冉琼杨巧宁张帆
关键词:教学改革研究性数字图像处理案例库建设
一种基于稀疏表示分类的遥感图像变化检测方法
本发明涉及一种基于稀疏表示分类的遥感图像变化检测方法,包括以下步骤:1)输入经过校正处理的变化前和变化后的遥感图像;2)获取变化前后图像的差值图像;3)在差值图像中对变化区域选取少量样本点;4)对每个像元计算利用样本点对...
冉琼张蒙蒙李伟
文献传递
结合超像元和子空间投影支持向量机的高光谱图像分类被引量:20
2018年
目的高光谱图像包含了丰富的空间、光谱和辐射信息,能够用于精细的地物分类,但是要达到较高的分类精度,需要解决高维数据与有限样本之间存在矛盾的问题,并且降低因噪声和混合像元引起的同物异谱的影响。为有效解决上述问题,提出结合超像元和子空间投影支持向量机的高光谱图像分类方法。方法首先采用简单线性迭代聚类算法将高光谱图像分割成许多无重叠的同质性区域,将每一个区域作为一个超像元,以超像元作为图像分类的最小单元,利用子空间投影算法对超像元构成的图像进行降维处理,在低维特征空间中执行支持向量机分类。本文高光谱图像空谱综合分类模型,对几何特征空间下的超像元分割与光谱特征空间下的子空间投影支持向量机(SVMsub),采用分割后进行特征融合的处理方式,将像元级别转换为面向对象的超像元级别,实现高光谱图像空谱综合分类。结果在AVIRIS(airbone visible/infrared imaging spectrometer)获取的Indian Pines数据和Reflective ROSIS(optics system spectrographic imaging system)传感器获取的University of Pavia数据实验中,子空间投影算法比对应的非子空间投影算法的分类精度高,特别是在样本数较少的情况下,分类效果提升明显;利用马尔可夫随机场或超像元融合空间信息的算法比对应的没有融合空间信息的算法的分类精度高;在两组数据均使用少于1%的训练样本情况下,同时融合了超像元和子空间投影的支持向量机算法在两组实验中分类精度均为最高,整体分类精度高出其他相关算法4%左右。结论利用超像元处理可以有效融合空间信息,降低同物异谱对分类结果的不利影响;采用子空间投影能够将高光谱数据变换到低维空间中,实现有限训练样本条件下的高精度分类;结合超像元和子空间投影支持向量机的算法能够得到较高的高光谱图像分类精度。
冉琼于浩洋高连如李伟张兵
关键词:高光谱图像图像分类子空间投影支持向量机
共1页<1>
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