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图像理解中的卷积神经网络 被引量：423
1
作者 常亮 邓小明 +4 位作者 周明全 武仲科 袁野 杨硕 王宏安 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1300-1312,共13页
近年来,卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注.特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件(特别是GPU)的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了... 近年来,卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注.特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件(特别是GPU)的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果,引发了研究的热潮.本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用.首先,阐述卷积神经网络的基础理论;然后,阐述其在图像理解的具体方面,如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用. 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像理解 深度学习 图像分类 物体检测
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一种自适应图象水印算法 被引量：90
2
作者 黄继武 SHI YunQ 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期476-482,共7页
数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法，近年来在国际上引起了人们极大的兴趣与注意．提出了一个利用块分类的自适应图象水印算法．为了实现自适应，将原始图象分块并设计了一个基于视觉掩蔽特性的分类器．根据分类的结果，不同强度... 数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法，近年来在国际上引起了人们极大的兴趣与注意．提出了一个利用块分类的自适应图象水印算法．为了实现自适应，将原始图象分块并设计了一个基于视觉掩蔽特性的分类器．根据分类的结果，不同强度的水印分量被嵌入到不同图象块的ＤＣＴ低频系数中．实验结果表明，应用所提出的算法实现的水印对常见图象处理和噪声干扰具有很好的稳健性． 展开更多
关键词 图像水印 数字水印 版权保护 图象处理
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GIS辅助下的基于知识的遥感影像分类方法研究——以土地覆盖/土地利用类型为例 被引量：89
3
作者 术洪磊 毛赞猷 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期328-336,共9页
提高计算机遥感影像的分类精度，是遥感应用中研究的主要问题之一。作者以规则的形式表示遥感影像解译知识，使用ＴＭ影像数据和ＤＥＭ、坡度、土地利用图等地理辅助数据，从遥感影像处理／地理数据／专家知识一体化的角度出发，使用基... 提高计算机遥感影像的分类精度，是遥感应用中研究的主要问题之一。作者以规则的形式表示遥感影像解译知识，使用ＴＭ影像数据和ＤＥＭ、坡度、土地利用图等地理辅助数据，从遥感影像处理／地理数据／专家知识一体化的角度出发，使用基于知识的方法进行了研究，改善了分类精度。实例研究证明了方法的正确性。 展开更多
关键词 GIS 知识 遥感 影像分类 土地利用
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基于知识的遥感图像分类方法的探讨 被引量：92
4
作者 杨存建 周成虎 《地理学与国土研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2001年第1期72-77,共6页
本文提出了一种基于知识的遥感图像土地利用分类法。包括知识的获取和表达 ,以及将知识用于土地利用分类。知识的获取和表达包括两方面。一是将原有的GIS土地利用数据与新的遥感图像配准、叠加、集成 ,并从中挖掘各类型的光谱知识。二... 本文提出了一种基于知识的遥感图像土地利用分类法。包括知识的获取和表达 ,以及将知识用于土地利用分类。知识的获取和表达包括两方面。一是将原有的GIS土地利用数据与新的遥感图像配准、叠加、集成 ,并从中挖掘各类型的光谱知识。二是通过对研究区各土地利用类型变化特点进行分析研究 ,并从中得到原有各土地利用类型经数年后变成其它类型的可能性及其大小。并将其定量化表达成新遥感图像上各类型的先验性概率。在知识的应用和分类方面 ,分别对原土地利用各类型所对应的遥感图像进行知识的应用和处理 ,利用各自可能出现的类型及其各类型的先验性概率进行最大似然法分类。研究表明 ,该方法将原有的GIS数据和各种土地利用类型变化的先验性知识综合集成用于新的遥感图像的分类中。这不仅可以促进GIS数据更新的自动化 ,而且还可以得到比常规最大似然法高的分类精度。 展开更多
关键词 土地利用变化知识 图象分类 遥感图像 GIS
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卷积神经网络在图像分类和目标检测应用综述 被引量：132
5
作者 周俊宇 赵艳明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第13期34-41,共8页
卷积神经网络具有强大的特征学习能力,随着大数据时代的到来和计算机能力的提升,近年来卷积神经网络在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展,掀起了新的研究热潮。综述卷积神经网络的基本原理,以及其在图像分类、目标检测上的研究... 卷积神经网络具有强大的特征学习能力,随着大数据时代的到来和计算机能力的提升,近年来卷积神经网络在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展,掀起了新的研究热潮。综述卷积神经网络的基本原理,以及其在图像分类、目标检测上的研究进展和典型模型,最后分析了卷积神经网络目前的问题,并展望了未来的发展方向。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像分类 目标检测
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遥感图像分类方法研究综述 被引量：97
6
作者 李石华 王金亮 +4 位作者 毕艳 陈姚 朱妙园 杨帅 朱佳 《国土资源遥感》 CSCD 2005年第2期1-6,共6页
综述了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种方法,介绍了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,并作了简单评述,最后,展望了遥感图像分类方法研究发展方向和研究热点。
关键词 遥感 图像分类 分类方法
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高光谱图像处理与信息提取前沿 被引量：128
7
作者 张兵 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1062-1090,共29页
高光谱遥感是对地观测的重要手段,高光谱图像处理与信息提取技术则是高光谱遥感领域的核心研究内容之一。本文简要介绍了高光谱遥感的主要特点,系统梳理了高光谱图像处理与信息提取面临的关键问题和主要研究方向,在此基础上,从噪声评估... 高光谱遥感是对地观测的重要手段,高光谱图像处理与信息提取技术则是高光谱遥感领域的核心研究内容之一。本文简要介绍了高光谱遥感的主要特点,系统梳理了高光谱图像处理与信息提取面临的关键问题和主要研究方向,在此基础上,从噪声评估与数据降维方法、混合像元分解方法、图像分类方法、目标探测与异常探测方法等4个方面对高光谱图像处理与信息提取的理论发展过程和最新前沿进展进行了综述。另外,还对高光谱图像处理与信息提取中的高性能处理技术进行了总结和分析。未来,伴随着智能化信息分析和高性能硬件处理技术发展,高光谱遥感卫星系统也将步入智能化时代。针对这一趋势,本文指出高光谱图像处理与信息提取方法要注重多学科交叉,充分利用机器学习、人工智能等领域的新成果;要重视软硬件结合,发展高光谱图像高性能实时处理技术;要紧密结合应用需求,发挥高光谱遥感的优势和特点,发展新理论和新方法。 展开更多
关键词 高光谱遥感 数据降维 混合像元分解 图像分类 目标探测 高性能计算
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遥感影像监督分类与非监督分类的比较 被引量：87
8
作者 赵春霞 钱乐祥 《河南大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第3期90-93,共4页
遥感影像的分类方法按照是否有先验类别可以分为监督分类和非监督分类,这两种分类法有着本质的区别但也存在一定的联系.从分类原理、分类过程、分类方法等不同角度分析了这两种方法的区别与联系,并展望了遥感影像分类的发展趋势与发展前景.
关键词 影像分类 监督分类 非监督分类
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图像分割方法综述研究 被引量：115
9
作者 周莉莉 姜枫 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期1921-1928,共8页
图像分割是计算机视觉领域重要和基础性的问题,也是颇具挑战性的任务。为了解该问题的研究现状、存在问题及发展前景,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,针对2000年之后主流的图像分割方法进行了研究,将之分为四类:基于图论的方法... 图像分割是计算机视觉领域重要和基础性的问题,也是颇具挑战性的任务。为了解该问题的研究现状、存在问题及发展前景,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,针对2000年之后主流的图像分割方法进行了研究,将之分为四类:基于图论的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法以及结合聚类和分类的方法,对每类方法所包含的典型算法,尤其是该领域最近几年发表的最新文章的基本思想、优缺点进行介绍和分析。最后介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价指标,对比各种算法并总结全文,对未来可能的发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 图像分割 图论 聚类 分类
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基于卷积神经网络的图像分类算法综述 被引量：104
10
作者 杨真真 匡楠 +1 位作者 范露 康彬 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第12期1474-1489,共16页
随着大数据的到来以及计算能力的提高,深度学习(Deep Learning,DL)席卷全球。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对图像分类精度和速度上的要求,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像分类... 随着大数据的到来以及计算能力的提高,深度学习(Deep Learning,DL)席卷全球。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对图像分类精度和速度上的要求,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像分类方法冲破了传统图像分类方法的瓶颈,成为目前图像分类的主流算法,如何有效利用卷积神经网络来进行图像分类成为国内外计算机视觉领域研究的热点。本文在对卷积神经网络进行系统的研究并且深入研究卷积神经网络在图像处理中的应用后,给出了基于卷积神经网络的图像分类所采用的主流结构模型、优缺点、时间/空间复杂度、模型训练过程中可能遇到的问题和相应的解决方案,与此同时也对基于深度学习的图像分类拓展模型的生成式对抗网络和胶囊网络进行介绍;然后通过仿真实验验证了在图像分类精度上,基于卷积神经网络的图像分类方法优于传统图像分类方法,同时综合比较了目前较为流行的卷积神经网络模型之间的性能差异并进一步验证了各种模型的优缺点;最后对于过拟合问题、数据集构建方法、生成式对抗网络及胶囊网络性能进行相关实验及分析。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像分类 深度学习 生成式对抗网络 胶囊网络
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医学图像分析深度学习方法研究与挑战 被引量：102
11
作者 田娟秀 刘国才 +3 位作者 谷珊珊 鞠忠建 刘劲光 顾冬冬 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期401-424,共24页
深度学习(Deep learning,DL),特别是深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深... 深度学习(Deep learning,DL),特别是深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深度学习基本原理,总结深度CNNs在医学图像分析中的分类、分割框架;然后,分别论述深度学习在医学图像分类、检测、分割等各应用领域的国内外研究现状;最后,探讨归纳医学图像分析深度学习方法挑战及其主要应对策略和开放的研究方向. 展开更多
关键词 深度学习 医学图像分析 卷积神经网络 图像分类 图像分割
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自动光学(视觉)检测技术及其在缺陷检测中的应用综述 被引量：103
12
作者 卢荣胜 吴昂 +1 位作者 张腾达 王永红 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期15-50,共36页
以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,... 以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,如视觉照明技术、大视场高速成像技术、分布式高速图像处理技术、精密传输和定位技术和网络化控制技术等进行了概述;对表面缺陷AOI主要光学成像方法的基本光学原理、功能和应用场合进行了总结;对表面缺陷检测中的图像处理、缺陷几何特征定义、特征识别与分类算法进行了系统阐述,重点介绍了周期纹理表面缺陷图像中的纹理背景去除方法,复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别与分类方法。 展开更多
关键词 机器视觉 表面缺陷 自动光学检测 视觉检测 图像处理 分类
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基于GIS的中国东北植被综合分类研究 被引量：67
13
作者 刘纪远 庄大方 +1 位作者 凌扬荣 Y.AWAYA 《遥感学报》 EI CSCD 1998年第4期285-291,共7页
ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ由于运行周期短、覆盖范围大、成本低、波段宽等特点，目前正越来越广泛地受到人们的普遍关注。在大尺度、中尺度植被遥感上，ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ具有陆地卫星无法比拟的优势，但在另一方面，ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ... ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ由于运行周期短、覆盖范围大、成本低、波段宽等特点，目前正越来越广泛地受到人们的普遍关注。在大尺度、中尺度植被遥感上，ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ具有陆地卫星无法比拟的优势，但在另一方面，ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ也存在分辨率低、数据变形较大和几何畸变较严重等问题。这样，在应用ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数据进行大区域植被制图时，植被分类的精度仍待提高。本文从理论上探讨了将地理信息系统提供的地理数据与遥感数据复合的可行性；尝试在ＧＩＳ环境下，将气温、降水、高程３个影响区域植被覆盖的主要指标，按一定的地面网格系统和数学模式进行量化，生成数字地学影像，并使之与经过优化、压缩处理的ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数据进行复合，对复合后的综合影像进行监督分类。分类结果显示，与传统的应用最大似然分类方法对单一遥感图像分类相比，该综合分类方法分类精度提高了１８．３％，该研究方法改变了遥感影像的单一信息结构；丰富了图像的信息含量；完成了地理数据的数字传输、处理、存储及影像化显示。 展开更多
关键词 遥感 GIS 植被 综合分类 中国 东北地区
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医学体数据三维可视化方法的分类与评价 被引量：43
14
作者 沈海戈 柯有安 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 2000年第7期545-550,共6页
医学图象三维可视化具有极大的医学研究和临床诊疗应用前景 ,是现代医学影象研究的重要领域 .医学图象三维可视化方法通常分为表面绘制和体绘制 ,已有许多具体的算法提出 .一些算法兼具表面绘制和体绘制的特点 ,归为混合绘制方法 .该文... 医学图象三维可视化具有极大的医学研究和临床诊疗应用前景 ,是现代医学影象研究的重要领域 .医学图象三维可视化方法通常分为表面绘制和体绘制 ,已有许多具体的算法提出 .一些算法兼具表面绘制和体绘制的特点 ,归为混合绘制方法 .该文概述了一些典型算法 ,并讨论了其特点及相互联系 。 展开更多
关键词 三维可视化 医学图象 体数据 计算机图象处理
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基于分形理论的航空图像分类方法 被引量：52
15
作者 李厚强 刘政凯 林峰 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期353-357,T004,共6页
提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式 ,然后 ,根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q_D(q)和“空隙”等... 提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式 ,然后 ,根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q_D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征 ,同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征 ,采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验 ,结果证实该方法行之有效。 展开更多
关键词 航空图像 图像分类 纹理 分形 神经网络 遥感图像 光谱信息 色度
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基于主动学习和半监督学习的多类图像分类 被引量：74
16
作者 陈荣 曹永锋 孙洪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期954-962,共9页
多数图像分类算法需要大量的训练样本对分类器模型进行训练.在实际应用中,对大量样本进行标注非常枯燥、耗时.对于一些特殊图像,如合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像,对其内容判读非常困难,因此能够获得的标注样本数量非... 多数图像分类算法需要大量的训练样本对分类器模型进行训练.在实际应用中,对大量样本进行标注非常枯燥、耗时.对于一些特殊图像,如合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像,对其内容判读非常困难,因此能够获得的标注样本数量非常有限.本文将基于最优标号和次优标号(Best vs second-best,BvSB)的主动学习和带约束条件的自学习(Constrained self-training,CST)引入到基于支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器的图像分类算法中,提出了一种新的图像分类方法.通过BvSB主动学习去挖掘那些对当前分类器模型最有价值的样本进行人工标注,并借助CST半监督学习进一步利用样本集中大量的未标注样本,使得在花费较小标注代价情况下,能够获得良好的分类性能.将新方法与随机样本选择、基于熵的不确定性采样主动学习算法以及BvSB主动学习方法进行了性能比较.对3个光学图像集及1个SAR图像集分类问题的实验结果显示,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本的数量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 主动学习 半监督学习 支持向量机 图像分类
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基于ENVI的遥感图像监督分类方法比较研究 被引量：69
17
作者 闫琰 董秀兰 李燕 《北京测绘》 2011年第3期14-16,共3页
基于监督分类方法在遥感影像分类中的普遍应用,介绍了四种ENVI提供的常用的监督分类方法。对同一TM图像运用这四种方法进行分类,并对分类结果进行了对比,从而分析了这四种方法分类精度之间的差异。
关键词 遥感 图像分类 最小距离法 最大似然法 神经网络 支持向量机
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基于数字照片特征的小麦覆盖度自动提取研究 被引量：53
18
作者 李存军 王纪华 +1 位作者 刘良云 王人潮 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期650-656,共7页
植被覆盖度是农作物的一个重要参数.本文利用数字相机获取田间小麦冠层影像,通过基于特征的自动影像分类估测覆盖度和叶面积指数.在分析数字影像中小麦和背景特征的基础上设计了小麦覆盖度的提取算法,并开发了一个对影像进行自动分类提... 植被覆盖度是农作物的一个重要参数.本文利用数字相机获取田间小麦冠层影像,通过基于特征的自动影像分类估测覆盖度和叶面积指数.在分析数字影像中小麦和背景特征的基础上设计了小麦覆盖度的提取算法,并开发了一个对影像进行自动分类提取小麦覆盖度的程序包.该方法综合了ISO-DATA无监督分类的快速、操作简便的优点和最大似然法监督分类精度高的优点,分类精度达90%左右.此外还分析了自动分类的误差来源,提出了改进办法,指出了自动分类方法的适用范围. 展开更多
关键词 覆盖度 影像分析 特征提取 自动分类
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面向大规模图像分类的深度卷积神经网络优化 被引量：63
19
作者 白琮 黄玲 +2 位作者 陈佳楠 潘翔 陈胜勇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1029-1038,共10页
在图像分类任务中,为了获得更高的分类精度,需要对图像提取不同层次的特征信息.深度学习被越来越多地应用于大规模图像分类任务中.提出了一种基于深度卷积神经网络的、可应用于大规模图像分类的深度学习框架.该框架在经典的深度卷积神... 在图像分类任务中,为了获得更高的分类精度,需要对图像提取不同层次的特征信息.深度学习被越来越多地应用于大规模图像分类任务中.提出了一种基于深度卷积神经网络的、可应用于大规模图像分类的深度学习框架.该框架在经典的深度卷积神经网络AlexNet基础上,分别从网络框架和网络内部结构两个方面对网络进行了优化和改进,进一步提升了网络的特征表达能力.同时,通过在全连接层引入隐层,使得网络能够同时具备学习图像特征和二值哈希的功能,从而使该框架具有处理大规模图像数据的能力.通过在3个标准数据库中的一系列比对实验,分析了不同优化方法在不同情况下的作用,并证明了所提优化方法的有效性. 展开更多
关键词 图像分类 哈希编码 深度卷积神经网络 激活函数 池化
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Landsat 7 ETM+影像的融合和自动分类研究 被引量：52
20
作者 徐涵秋 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期186-194,共9页
利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat7ETM+影像进行融合和自动分类研究,并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点... 利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat7ETM+影像进行融合和自动分类研究,并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点,并具有最高的平均分类精度;MB变换具有最高的高频空间信息融入度;MLT变换也具有较高的分类精度;只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明,源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差,所以能够明显地提高影像的自动分类精度。 展开更多
关键词 遥感影像融合 自动分类 算法评价
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