多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 卢晓光   周波   韩萍   韩宾宾   来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极化合成孔径雷达   飞机目标检测   SVM分类器  

描述： PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM(Support Vector

基于小波包分解的航空涡轮盘超声相控阵检测图像降噪技术

作者： 陈振华   陈修忻   王婵   卢超   来源： 无损检测 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波降噪   图像分辨率   涡轮盘   超声相控阵检测  

描述： 针对航空涡轮盘难检区域缺陷的超声相控阵检测技术,分析了检测信号及图像特征,提出了检测信号的小波包软阈值降噪方法,并对小波阈值进行改进,最后基于降噪后的信号进行了相控阵图像重构。结果表明:缺陷特征信号

基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割

作者： 宁芊   胡诗雨   雷印杰   陈炳才   来源： 控制理论与应用 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   全卷积神经网络   建筑像素标记   多尺度特征   航空图像分割  

描述： 基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割

基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法

作者： 陆健强   李旺枝   兰玉彬   何秉鸿   林佳翰   来源： 农业工程学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据降维   算法   图像配准   图像处理   点特征检测   遥感  

描述： 针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS

基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法

作者： 陆健强   李旺枝   兰玉彬   何秉鸿   林佳翰   来源： 农业工程学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据降维   算法   图像配准   图像处理   点特征检测   遥感  

描述： 针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS

图像处理技术在航空发动机孔探检测结果判定中的应用初探

作者： 吴成宝   田巨   陈峥华   吴江浩   孔磊   来源： 航空维修与工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   孔探   图像处理   检测  

描述： 孔探检测是航空发动机检修与维护中一种性能优良的新型检测技术,能为飞机运行的安全提供后期保障。为了进一步提高对检测结果判定的准确性,利用基于Matlab软件的图像处理技术对孔探图像进行处理,在对发动机

一种具有精确位姿的飞机CAD模型投影图像库设计方法

作者： 付泰   杨力   王斌   来源： 计算机科学 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 精确位姿   投影   3D   OpenGL   CAD模型   复杂三维结构  

描述： 性,选用OpenGL作为CAD模型的显示工具。首先标定虚拟相机内外参数,考虑到运动的相对性,保持虚拟相机不动,按设定距离将目标模型以1°为步长,俯仰和方位各旋转0~90°和0~360°进行投影,从而得到具有精确位姿的目标投影图像库。

多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 卢晓光   周波   韩萍   韩宾宾   来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极化合成孔径雷达   飞机目标检测   SVM分类器  

描述： PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM(Support Vector

区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 韩萍   宋厅华   来源： 中国图象图形学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： PolSAR图像   功率差异度   匀质性   飞机目标检测   区域筛选   极化交叉熵  

描述： 目的针对全极化、复杂场景下飞机目标检测问题,提出了区域筛选与多级特征判别相结合的Pol SAR飞机目标检测方法。方法首先对原始Pol SAR图像进行滤波及去取向预处理,消除相干斑和随机取向对检测效果

基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法

作者： 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源： 雷达学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  

描述： 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构