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基于双混沌映射的遥感图像零水印算法 被引量：4
1
作者 杨兵兵 闫浩文 +4 位作者 张黎明 徐欣钰 王小龙 严清博 侯昭阳 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期21-28,共8页
现有遥感图像零水印算法多为特定类型的遥感图像设计,普适性较差,且对水印组合攻击的鲁棒性不强。该文提出一种基于双混沌映射的遥感图像零水印算法。①对遥感图像进行非下采样剪切波变换,选取低频图像进行离散余弦变换;②对变换后的图... 现有遥感图像零水印算法多为特定类型的遥感图像设计,普适性较差,且对水印组合攻击的鲁棒性不强。该文提出一种基于双混沌映射的遥感图像零水印算法。①对遥感图像进行非下采样剪切波变换,选取低频图像进行离散余弦变换;②对变换后的图像进行分块,并对各子块进行Schur分解,通过比较每个子块上三角矩阵中第一个元素值和均值的大小构建特征矩阵;③利用一维Logistic映射置乱遥感图像,与特征矩阵进行异或运算得到一个二值序列;①结合2D-LALM-Tent映射和Arnold置乱水印图像,对前述二值序列和置乱后水印的二值序列进行异或运算得到零水印。实验表明,该算法对不同类型遥感图像的适用性较好,且对水印组合攻击的鲁棒性较强,无精度损失,可用于多种类型遥感图像的版权保护,为遥感图像的共享提供安全保障。 展开更多
关键词 双混沌映射 2D-LALM TENT映射 遥感图像 零水印算法
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结合改进Laplacian能量和参数自适应双通道ULPCNN的遥感影像融合方法
2
作者 龚循强 侯昭阳 +3 位作者 吕开云 鲁铁定 夏元平 李威俊 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1892-1905,共14页
融合SAR影像的后向散射信息和光学影像的光谱信息是提高土地覆盖分类精度的重要手段之一,其中多尺度变换是一种有效的融合方法。然而,多尺度变换方法的融合规则通常根据局部特征信息和脉冲耦合神经网络模型进行设计,存在结构信息和细节... 融合SAR影像的后向散射信息和光学影像的光谱信息是提高土地覆盖分类精度的重要手段之一,其中多尺度变换是一种有效的融合方法。然而,多尺度变换方法的融合规则通常根据局部特征信息和脉冲耦合神经网络模型进行设计,存在结构信息和细节信息提取能力有限,以及脉冲耦合神经网络参数设置复杂和空间相关性差等问题。为此,本文提出一种结合改进Laplacian能量和参数自适应双通道单位连接脉冲耦合神经网络(ULPCNN)的遥感影像融合方法。该方法混合成分替换方法和多尺度变换方法,首先对多光谱影像进行IHS变换得到亮度分量I,将亮度分量I与SAR影像通过非下采样剪切波变换(NSST)分解得到高低频子带。然后对低频子带采用结合加权局部能量和八邻域修正拉普拉斯加权和的融合规则,同时对高频子带采用参数自适应双通道ULPCNN的融合规则,将高频子带的多尺度形态梯度作为链接强度,并根据OTSU阈值和影像强度来实现其他参数的自适应表示。最后依次进行NSST重建和IHS逆变换得到融合影像,并选择随机森林分类器对融合影像进行土地覆盖分类。试验结果表明,本文方法相较于13种其他方法在11个融合评价指标和土地覆盖分类精度上总体表现最佳,土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数在区域1中比原多光谱影像分别提高了8.350%和0.107,在区域2中比原多光谱影像分别提高了6.896%和0.091。 展开更多
关键词 遥感影像融合 参数自适应双通道ULPCNN 非下采样剪切波变换 改进Laplacian能量
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一种光学与合成孔径雷达影像融合去云方法
3
作者 龚循强 方启锐 +2 位作者 侯昭阳 张智华 夏元平 《光学学报》 CSCD 北大核心 2024年第24期185-196,共12页
提出一种光学与合成孔径雷达(SAR)影像融合去云的方法。首先,在云检测部分利用分形网络演化方法(FNEA)对云区进行提取,将含云影像分为有云区域和无云区域,并对无云区域和有云区域分别设置相应的融合规则。然后,用非下采样剪切波变换(NS... 提出一种光学与合成孔径雷达(SAR)影像融合去云的方法。首先,在云检测部分利用分形网络演化方法(FNEA)对云区进行提取,将含云影像分为有云区域和无云区域,并对无云区域和有云区域分别设置相应的融合规则。然后,用非下采样剪切波变换(NSST)对影像进行分解,在低频部分加入基于窗口中心距离赋权的区域能量(DWRE),使影像的纹理细节在最终融合影像中得到保留;在高频部分,无云区域基于双通道单位连接脉冲耦合神经网络(DCULPCNN),有云区域利用滚动引导滤波(RGF),提高SAR影像与光学影像之间的线性关联性。最后,经过NSST逆变换得到融合去云影像。实验结果表明,所提方法与其余9种方法相比,在信息熵(EN)、平均梯度(AG)、空间频率(SF)、结构相似性(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE)6个评价指标中总体表现为最优,相比次优指标分别提升了0.054、0.450、0.910、0.029、0.215、0.290,可以更好地保留地物纹理及细节信息,在有效去除云污染的同时提高了影像质量。 展开更多
关键词 遥感影像去云 基于窗口中心距离赋权的区域能量 滚动引导滤波 双通道单位连接脉冲耦合神经网络
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一种结合低级视觉特征和PAPCNN的NSST域遥感影像融合方法 被引量：4
4
作者 侯昭阳 吕开云 +2 位作者 龚循强 支君豪 王楠 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期960-969,共10页
针对融合规则中活动度量构建的单一性和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)参数设置的主观性问题,提出一种非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域内结合低级视觉特征和参数自适应PCNN(parame... 针对融合规则中活动度量构建的单一性和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)参数设置的主观性问题,提出一种非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域内结合低级视觉特征和参数自适应PCNN(parameter adaptive PCNN,PAPCNN)的遥感影像融合方法。首先将全色影像和多光谱影像YUV颜色空间的亮度分量Y通过NSST分解得到高频和低频子带,其次利用基于低级视觉特征的融合规则对低频子带进行融合,结合局部相位一致性、局部突变度量和局部能量信息3个低级特征构建新的活动度量;然后采用PAPCNN模型对高频子带进行融合,将多尺度形态梯度作为模型的外部输入信号;最后依次进行NSST逆变换和YUV逆变换,得到融合影像。实验结果表明,所提方法对不同平台和不同地面特征的遥感影像都能表现出较好的效果,相较于其他11种方法,在所有评价指标上均表现优秀。所提方法能够较好地保留原始影像中的空间信息和光谱信息,可以提供优势互补的融合影像。 展开更多
关键词 影像融合 遥感影像 非下采样剪切波变换 低级视觉特征 脉冲耦合神经网络
原文传递
一种基于ASR和PAPCNN的NSCT域遥感影像融合方法 被引量：2
5
作者 吕开云 侯昭阳 +1 位作者 龚循强 杨硕 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期829-838,共10页
针对稀疏字典的高冗余性和脉冲耦合神经网络(PCNN)参数设置的主观性问题,提出一种结合自适应稀疏表示(ASR)和参数自适应脉冲耦合神经网络(PAPCNN)的非下采样轮廓波变换(NSCT)域遥感影像融合方法。该方法将多光谱影像通过YUV空间变换得... 针对稀疏字典的高冗余性和脉冲耦合神经网络(PCNN)参数设置的主观性问题,提出一种结合自适应稀疏表示(ASR)和参数自适应脉冲耦合神经网络(PAPCNN)的非下采样轮廓波变换(NSCT)域遥感影像融合方法。该方法将多光谱影像通过YUV空间变换得到的亮度分量Y与全色影像进行NSCT分解为高低频子带。对低频子带采用基于ASR的融合规则,根据影像块的梯度信息实现自适应稀疏表示。对高频子带采用PAPCNN模型,以选择PCNN的最优参数,再经过相应逆变换得到融合结果。实验结果表明:该方法对不同卫星影像在定性和定量评价上的总体效果均优于其他8种方法。 展开更多
关键词 遥感影像融合 非下采样轮廓波变换 自适应稀疏表示 参数自适应脉冲耦合神经网络
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