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彭实

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：首都师范大学资源环境与旅游学院三维信息获取与应用教育部重点实验室更多>>
发文基金：国家科技支撑计划北京市自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信息熵
  • 1篇弱光
  • 1篇图像
  • 1篇图像切割
  • 1篇纹理
  • 1篇光谱图像
  • 1篇高光谱图像

机构

  • 2篇北京航空航天...
  • 2篇清华大学
  • 2篇首都师范大学

作者

  • 2篇李含伦
  • 2篇胡少兴
  • 2篇孙卫东
  • 2篇张爱武
  • 2篇彭实
  • 1篇孟宪刚

传媒

  • 1篇光学技术
  • 1篇光谱学与光谱...

年份

  • 2篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种改进的弱光谱畸变PCA融合方法被引量：4
2013年
针对用PCA融合方法进行高光谱遥感影像和高分影像融合会出现一定程度的光谱失真问题,提出了一种改进的弱光谱畸变PCA融合方法。采用NCUT(normalized cut)影像分割算法,将复杂的高光谱遥感影像对象化,增加融合样本的线性可分性,从而削弱传统PCA融合产生的光谱畸变;运用图论和聚类理论生成表达像素间相似度的权重矩阵和若干掩膜,并用这些掩膜切割高光谱影像与高分影像,再分别融合其对应匹配的子区域对象,最后将所有子区域融合结果拼接成一幅影像。使用Hyperion高光谱数据和Rapid Eye高分影像进行实验,结果表明:该方法在保证融合结果空间分辨率提升和纹理信息不变的前提下,光谱保真能力优于传统的PCA融合方法。
彭实张爱武李含伦胡少兴孟宪刚孙卫东
关键词：高光谱图像图像切割
高光谱影像分类中纹理选择方法研究
2013年
用现有的纹理分析方法可提取多达几十种的纹理信息，但并非所有的纹理都适合用于遥感影像分类，不同纹理在遥感影像分类中的作用效果不同，目前缺少一种针对纹理信息参与分类所起作用的评价方法。提出一种纹理选择方法，将纹理添加到高光谱图像中，根据其所有像元隶属不同类别的概率熵的平均值，评价纹理参与高光谱图像分类的效果。实验证明，这种方法能够用于选择适合参与高光谱分类的纹理。
李含伦张爱武彭实胡少兴孙卫东
关键词：纹理信息熵
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