李智勇 作品数:66 被引量:319 H指数:10 供职机构: 国防科学技术大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国防科技技术预先研究基金 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 兵器科学与技术 机械工程 更多>>
图象序列中缓动小目标运动参数的提取 1994年 本文介绍了一种对缓慢运动(>0.1象素/帧)的斑点目标质心进行高精度跟踪的方法.该法通过对图象序列中目标质心位置和帧间位移测量误差的分析,提出了改进的滤波模型,有效抑制了图象空间量化噪声和灰度噪声的影响,获得了高精度的斑点目标运动参数. 李智勇 沈振康 刘鲁勤关键词:目标跟踪 图象序列 滤波 基于Log-Gabor滤波器与边缘提取的图像结构信息变化检测 如何降低遥感图像变化检测中的虚警率和漏警率是变化检测问题的关键所在。本文提出了一种"粗分割,细检测"的思想来解决这一问题,即先用 Canny 算子提取的边缘对图像进行粗分割,剔除大部分非结构变化区域,用于提高检测效率,并... 吴宏明 李智勇 陈天泽关键词:变化检测 结构信息 遥感图像 文献传递 光谱空间与场景空间局部异常检测算法比较分析 本文提出了一种新的高光谱图像局部异常检测算法思路:基于光谱空间窗口的异常检测(Spectral Space Window Anomaly Detection,SSW-AD),并将其与基于场景空间(Spatial Spac... 李智勇 孙浩 王亮亮 周石琳关键词:遥感图像 文献传递 图象序列分析在寻的制导中的应用研究 李智勇一种单镜头运动测距方法 被引量:1 1990年 本文利用立体角的概念,研究了静止物体平面由于镜头摇摆产生的成象区域的变化,从而可由两幅图象求出镜头到物体平面的距离。该法优点是无需对运动前后两幅图象进行特征点选择和匹配,适用于物体在镜头逐渐接近时图象上出现较大透视变形的情况。 李智勇 沈振康 孙仲康关键词:单镜头 遥感图像融合技术在潮间带地形提取中的应用 被引量:12 2011年 针对潮间带地形资料的缺乏和提取手段的贫乏,提出一种提取潮间带地形的新思路。利用同一潮汐周期不同时相的SAR与全色遥感图像,采用平移不变离散小波变换算法进行图像融合,并采用一种新的融合规则。图像的低频部分采用基于边缘提取的加权规则,高频部分采用绝对值最大原则。对比其他算法,融合结果既能突出潮间带形状,又能突出海岸线特征及近岸地形,更便于后续目视解译。对实际图像的试验结果表明,该方法取得了较好的效果。 余连生 李智勇 文贡坚 杜春关键词:图像融合 离散小波变换 潮间带 遥感 SAR图像 利用规则化热扩散方程的SAR图像桥梁检测 被引量:4 2009年 提出了一种利用规则化各向异性热扩散方程SAR图像分割的桥梁检测算法。该算法在Perona和M alik提出的各向异性热扩散方程的基础上构造了一个新的扩散函数,利用数值逼近理论,得到一个新的规则化扩散模型,用此模型对图像初始分割的最大后验概率矩阵进行多尺度各向异性平滑,得到图像中河流的精确分割结果,最后在分割后的图像中按累加方向能量最小准则进行桥梁目标检测。真实数据实验结果表明,该方法能有效地抑制强斑点噪声,快速、精确地检测出SAR图像桥梁目标,同时保持桥梁的结构信息。 王子路 李智勇 粟毅关键词:合成孔径雷达 各向异性 图像分割 桥梁检测 基于ROI特征匹配融合的图像多目标跟踪算法 被引量:8 2008年 在图像多目标跟踪问题中,针对图像匹配无法辨别同类别目标以及状态滤波难以对目标突发机动建模两个难点,提出了一种多特征匹配融合跟踪算法。该算法在基于局部方差图(standard deviation map,STDM)的目标检测结果的基础上,首先利用目标感兴趣区域(region of interest,ROI)的图像匹配来克服目标状态匹配误差的影响;然后利用状态特征匹配消除图像匹配识别的模糊性;最后在关联代价全局最优化框架下,将两者匹配结果融合,以提高多目标跟踪的正确率。 雷琳 李智勇 粟毅关键词:多目标跟踪 目标检测 多指标混合逐次投影高光谱图像降维算法 2013年 降维对于高光谱图像解译具有重要意义。基于二阶统计量分析的经典主成分分析方法在降维过程中会丢失小目标信号。为解决这一问题,本文中引入高阶统计量作为投影指标对主成分分析方法进行拓展,提出了一种基于不同统计量描述的混合逐次投影的高光谱图像降维算法。该方法在保持主成分分析优点的同时,有效结合了非正交向量投影的特点,可以在降维后的低维空间中保留异常信号成分。真实高光谱图像数据的实验结果证明,该方法相对于主成分分析可以提取更加完整的低维信号子空间。 郑思远 李智勇 周石琳 王亮亮关键词:高光谱图像 降维 主成分分析 高阶统计量 基于高光谱图像主成分分量的小目标检测算法研究 被引量:32 2004年 提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法 .作为一种多元数据集合 ,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面 .主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数 .显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息 ;而不显著特征值对应的主成分则代表了正交于几何体的信息 ,而这些信息中则包含了重要的内容 ,例如目标特性 .文中提出的方法就是利用这些不显著的主成分分量来进行小目标检测 .该方法减少了对先验光谱信息的依赖 。 李智勇 匡纲要 郁文贤 薛绮关键词:目标检测 超平面 小目标检测算法 主成分分析 遥感图像