陈进

作品数：3被引量：23H指数：2
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供职机构：北京市遥感信息研究所更多>>
发文主题：高光谱图像高光谱图像分类光谱多尺度分割矩阵更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《中国图象图形学报》《电子与信息学报》《光学精密工程》更多>>
所获基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
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高光谱图像低秩表达与噪声水平估计被引量：1
《中国图象图形学报》2016年第7期942-950,共9页唐中奇 付光远 赵晓林 陈进 张利 
国家自然科学基金项目(61132007;61202332;61503405);国家自然科学青年基金项目(61403397);中国博士后科学基金项目(2012M521905);陕西省自然科学基础研究计划项目(2015JM6313)~~
目的高光谱遥感图像常存在多种不同程度的退化,进而影响到后续的应用,因此,对高光谱图像进行噪声水平估计具有重要意义。在实际情况中,不同波段的图像噪声水平常有所差异,需要针对不同谱通道的特性差异进行噪声估计。因此,本文提出一种...
关键词：高光谱图像 噪声估计 噪声波段检测 低秩表达 
基于低秩结构提取的高光谱图像压缩表示被引量：3
《电子与信息学报》2016年第5期1085-1091,共7页唐中奇 付光远 陈进 张利 
国家自然科学基金(61132007;61202332;61503405);国家自然科学青年基金(61403397);中国博士后科学基金(2012M521905);陕西省自然科学基础研究计划项目(2015JM6313)~~
为实现高效、精准的高光谱图像分类,该文利用低秩矩阵恢复从原始数据中提取低维特征,实现高光谱图像的压缩表示。针对高光谱应用的特殊性,该文算法基于结构相似性度量(Structural Similarity Index Measurement,SSIM)对矩阵恢复过程提...
关键词：高光谱图像分类 压缩表示 低秩矩阵恢复 
基于多尺度分割的高光谱图像稀疏表示与分类被引量：19
《光学精密工程》2015年第9期2708-2714,共7页唐中奇 付光远 陈进 张利 
国家自然科学基金资助项目(No.61132007;No.61202332);中国博士后科学基金资助项目(No.2012M521905)
针对高光谱特征的稀疏表示,提出了一种基于多尺度分割的空间加权算法用于高光谱图像分类。该算法采用更合理的邻域定义挖掘空间先验信息,优化类边缘像元的稀疏表示。首先,通过多尺度分割提供邻域空间约束;结合拉普拉斯尺度混合(LSM)先验...
关键词：高光谱图像分类 光谱稀疏表示 空间先验融合 多尺度策略 
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