北理工團隊在高光譜遙感圖像處理領域取得新進展
發(fā)布日期:2024-08-23 供稿:光電學院 攝影:光電學院
編輯:盛筠 審核:董立泉 閱讀次數(shù):近日,北京理工大學光電學院許廷發(fā)教授科研團隊在高光譜遙感圖像處理領域取得新進展,研究成果以“Content-driven Magnitude-Derivative Spectrum Complementary Learning for Hyperspectral Image Classification”為題發(fā)表在遙感領域的國際頂級期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》(IEEE TGRS)上。該工作第一作者為北京理工大學碩士研究生白薈琰,通訊作者為北京理工大學許廷發(fā)教授和李佳男特別副研究員。
針對高光譜遙感圖像分類中存在的光譜冗余和混疊難題。許廷發(fā)教授科研團隊提出了一種內(nèi)容驅(qū)動的幅度導數(shù)光譜互補學習高光譜圖像分類方法。通過引入能夠放大微小光譜特征,提取了隱藏信息光譜導數(shù)特征,創(chuàng)新的構建了光譜互補網(wǎng)絡。通過構建內(nèi)容感知的逐點模塊,實現(xiàn)了光譜互補特征的充分利用。網(wǎng)絡結(jié)構圖如圖1所示。
圖1. 內(nèi)容感知的光譜互補網(wǎng)絡結(jié)構圖。
圖2 展示了該方法在遙感圖像上更全面分類邊界的效果,體現(xiàn)了更充分的光譜宏觀結(jié)構和微觀細節(jié)。
該研究解決了高光譜遙感圖像分類中存在的光譜冗余和混疊帶來的分類性能降低難題。在光譜幅度混淆的情況下,增強了單個光譜下混淆特征的區(qū)分度,實現(xiàn)了光譜信息的充分利用,為高光譜解混和分類研究提供了理論和方法支撐,。
論文詳情:H. Bai, T. Xu, H. Chen, P. Liu and J. Li, "Content-driven Magnitude-Derivative Spectrum Complementary Learning for Hyperspectral Image Classification," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, doi: 10.1109/TGRS.2024.3435079.
論文鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10613611
附作者簡介:
白薈琰,北京理工大學碩士研究生。主要從事高光譜圖像處理、光電成像目標探測與識別等方面的研究。獲得北京理工大學“優(yōu)秀學生干部”和“優(yōu)秀學生”稱號,北京理工大學獎學金特等獎和一等獎。
李佳男,博士,北京理工大學光電學院預聘助理教授(特別副研究員),博士研究生導師。主要從事光電成像探測與感知方面研究,主持國家自然科學基金等項目7項。以第一作者發(fā)表論文17篇,包括IEEE TPAMI 4篇,ESI高被引論文1篇;以通訊作者發(fā)表論文50余篇;谷歌學術總引4600余次。入選中國科協(xié)、北京市科協(xié)“青年人才托舉工程”,獲得中國圖象圖形學學會優(yōu)秀博士學位論文,王大珩光學獎等榮譽。指導學生獲得ICCV 2021“反無人機跟蹤”挑戰(zhàn)賽全球冠軍及最佳論文獎、“校企合作 雙百計劃”典型案例等。研究成果在“中國天眼”等國家重大科技基礎設施中得到重要應用。
許廷發(fā),博士,國家一級重點學科“光學工程”學科責任教授,博士研究生導師。光電成像技術與系統(tǒng)教育部重點實驗室主任,北京理工大學重慶創(chuàng)新中心智能化和大數(shù)據(jù)技術責任教授。科研團隊主要在光電成像探測與識別、計算成像和人工智能等領域研究。主持承擔國家自然科學基金委重大科研儀器研制項目等50多項。在國際、國內(nèi)等系列期刊發(fā)表學術論文200余篇,其中被SCI/EI收錄100余篇。以第一發(fā)明人申請國家發(fā)明專利87項,已授權和公示35項。獲省部級科技進步二等獎等獎項3項。指導研究生獲得中國圖象圖形學學會優(yōu)秀博士學位論文,二人次獲得王大珩高校學生光學獎,二人次獲得全國光學與光學工程博士生學術聯(lián)賽全國百強,獲得中國高等教育博覽會“校企合作 雙百計劃”典型案例和重慶英才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)示范團隊等榮譽稱號。
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