论文部分内容阅读
[!--newstext--]
[!--title--]
【摘 要】
：
高光谱图像是由空间维和光谱维组成的三维立体图像,拥有丰富的空间光谱信息,在精准农业、环境监测、军事侦察等许多领域都得到了广泛应用。高光谱图像分类技术是图像分析的关键技术,根据是否使用标签信息,可以分为有监督分类和无监督分类两种,其中无监督分类又称为聚类。高光谱图像的真实地物标签标注是像素级的,获取非常困难且价格昂贵,因此不需要使用人工标签的聚类,就得到了众多学者的关注和研究。由于高光谱图像具有高维
【机 构】
：
南京理工大学
【出 处】
：
南京理工大学
【发表日期】
：
2021年01期
其他文献
对视网膜病变进行完整的分割是重要的临床诊断手段。地图状萎缩（GA）是干性老年性黄斑病变（AMD）的晚期表现,是导致永久性中心视力丧失的重要原因。得益于轴向方向的高分辨率成像,频域光学相干断层扫描（SD-OCT）可以为视网膜结构提供3D视角。深度学习已在SD-OCT图像分割中取得了良好的表现,然而对大量标注数据的依赖,仍然是深度学习技术应用中的一大挑战。本文利用图像级标签,提出了两个用于GA病变分割
波达方向（DOA）估计问题,作为阵列信号处理的一大重要组成部分,在雷达、声呐、医疗、通信等领域都有着广泛的应用。稀疏参数化方法（Sparse and Parametric Approach,SPA）,作为DOA估计领域无网格稀疏方法的代表之一,在国内外都有着很高的关注度。但在实验中我们发现,在大快拍的情形下,SPA往往会低估相干信源的功率。此外,在低信噪比的环境下,SPA还可能会将一个真实信源估计
近年来,计算机视觉领域中场景解析的重要性随着硬件设备的发展越来越突出,人们十分渴望通过强大的算力支持从图像中获取足够多的语义信息,语义分割作为场景解析的基础,也被越来越多研究人员重视。而设计一个具有实时性的语义分割模型更是一项具有挑战性的任务,它需要同时考虑分割精度和推理速度。通过捕获不同级别的上下文信息对图像进行实时语义分割,主要工作和研究内容如下:（1）提出了双上下文网络。它包含两个独立的子网
随着麦克风阵列信号处理技术的发展,麦克风阵列被广泛应用于声源定位中,尤其是室内环境下（例如会议室、演讲厅、多媒体教室）。但是现有基于麦克风阵列的室内声源定位技术在噪声大、混响强的环境中存在定位准确率不高的问题。近年来发展迅速的卷积神经网络相对于传统方法,能够学习到具有更强泛化能力的特征,进而有效提高定位性能。因此,将卷积神经网络与传统声源定位技术相结合已经成为研究热点之一,具有广泛的应用前景和良好
渗流理论在建筑、水利、环保、化工、地质、生物等多领域都有较为广泛的运用,它能够为开发水资源提供依据,能指导大坝的修建,也能防止建筑物地基发生渗透变形。以建筑行业为例,几乎所有的建筑活动都伴随着渗流的参与,其每年因渗流事故产生的人身、经济损失难以估量。目前业界多采用声呐技术探测天然流场的地下隐蔽工程的渗漏缺陷。在生产环境中,该技术要求对不同类型的声呐渗流数据进行分类,并且由于渗流数据情况多变、数据量
在今年的全国两会上，全国人大代表，南方电网广西电网公司董事长、党委书记揣小勇提出将数字电网建设作为“数字中国”建设重要行动项的建议，受到广泛关注。数字电网建设通过先进数字技术与能源生态深度融合，不断提高能源领域数字化、智能化、网络化、低碳化水平等一系列举措，开启电网“智慧”时代的新蓝海，是建设“数字中国”重要的基础性环节。近年来，
期刊
糖尿病性视网膜病变（DR）是糖尿病的高度特异性血管并发症,DR会导致眼睛出现异常,从而导致视力下降,严重会导致视网膜脱离而完全丧失视力。近年来,频域光学相干断层技术（SD-OCT）在成像速度、分辨率方面产生了根本性突破,它能清楚地显示十八层视网膜结构,且扫描速度快,能在短时间内采集数百幅高分辨率层析图像,对医学成像具有重要意义,已成为眼科医生诊断眼底疾病的重要工具。本文利用图像处理和分析的方法,对
随着软件行业的快速发展,软件成本管理作为软件工程重要的一环,越来越得到相关从业人员的重视。COCOMO Ⅱ模型作为理论研究最为广泛的软件成本估算模型,其成功得益于将影响软件成本的因素严格地隔离出来,表示为5个规模因子和17个成本驱动因子,每个因子分为四到六个等级。如何准确、科学地使用这些因子是一个值得长期探讨和发展的课题。随着机器学习的兴起和历史数据的沉淀,使得深入研究这些因子的定级过程成为可能。