摘要速递 | IJIDF 第13卷 第四期
发布日期：2023-01-17来源：浏览次数：0次【字号 大 中 小】
A moving ISAR-object recognition using pi-sigma neural networks based on histogram of oriented gradient of edge
Asma Elyounsi, Hatem Tlijani & M.S. Bouhlel
Pages: 297-315
<文献引用>: Asma Elyounsi, Hatem Tlijani & M.S. Bouhlel (2022) A moving ISAR-object recognition using pi-sigma neural networks based on histogram of oriented gradient of edge, International Journal of Image and Data Fusion, 13:4, 297-315, DOI: 10.1080/19479832.2021.1953620
传统神经网络如多层感知机（MLP）、前馈神经网络，BP神经网络等方法在目标检测与分类方面的应用存在一些不足，包括收敛率问题，以及对影像尤其是不同尺寸雷达影像的感知能力等问题，因此，这些方法正在被其他改进的分类方法所取代，如高阶神经网络（HONN）、FLANN神经网络、Pi Sigma神经网络（PSNN）、PUNN神经网络，以及高阶神经网络处理单元。针对雷达目标检测和分类问题，本文提出一种新的Pi Sigma神经网络策略和基于形态算子和方向梯度直方图的边缘特征提取方法。为了识别雷达目标，我们提取目标区域的HOG特征，然后使用PSNN神经网络对目标进行分类。其中HOGE特征矢量用来作为PSNN神经网络的输入。通过使用2D和3D的ISAR影像进行试验，证明了该方法对目标提取分类的有效性。
Semi-automatic road extraction from high resolution satellite images by template matching using Kullback–Leibler divergence as a similarity measure
Xiangguo Lin, Wenhan Xie, Libo Zhang, Huiyong Sang, Jing Shen & Shiyong Cui
Pages: 316-336
<文献引用>: Xiangguo Lin, Wenhan Xie, Libo Zhang, Huiyong Sang, Jing Shen & Shiyong Cui (2022) Semi-automatic road extraction from high resolution satellite images by template matching using Kullback–Leibler divergence as a similarity measure, International Journal of Image and Data Fusion, 13:4, 316-336, DOI: 10.1080/19479832.2022.2121767
基于KL Divergence相似性度量模板匹配的高分辨率卫星影像半自动道路提取方法
道路信息是一种重要的基础地理信息,半自动道路提取在地图数据处理以及地图更新应用中可提高作业效率。然而，在高分辨率卫星影像中，道路表面呈现出复杂的纹理信息，传统的最小二乘模板匹配的道路提取算法很难达到较好的道路提取效果。本文提出一种基于高分辨率卫星影像的半自动道路提取方法。首先，在影像上输入三个种子点，然后利用Kullback–Leibler散度作为相似性测度，通过模板匹配进行自动道路跟踪。同时算法保留跟踪过程用来监督目标提取结果。一旦发生跟踪错误，该方法通过人机交互方式改正结果并重新进行自动道路跟踪，直至道路目标被完整地跟踪检测。本文采用四幅不同场景的高分辨率卫星影像进行道路提取试验，试验表明，本文所提方法可以自动、准确、快速提取高分辨率卫星影像中的高等级道路信息。
Identifying hydrothermally altered rocks using ASTER satellite imageries in Eastern Anti-Atlas of Morocco: a case study from Imiter silver mine
Youssef Atif, Abderrahmane Soulaimani, Atman Ait lamqadem, Amin Beiranvand Pour, Biswajeet Pradhan, El Aouad Nouamane, Kharis Abdelali, Aidy M Muslim & Mohammad Shawkat Hossain
Pages: 337-361
<文献引用>: Youssef Atif, Abderrahmane Soulaimani, Atman Ait lamqadem, Amin Beiranvand Pour, Biswajeet Pradhan, El Aouad Nouamane, Kharis Abdelali, Aidy M Muslim & Mohammad Shawkat Hossain (2022) Identifying hydrothermally altered rocks using ASTER satellite imageries in Eastern Anti-Atlas of Morocco: a case study from Imiter silver mine, International Journal of Image and Data Fusion, 13:4, 337-361, DOI: 10.1080/19479832.2021.1958928
ASTER卫星影像识别热液蚀变岩的研究：摩洛哥东安蒂阿特拉斯山地区Imiter银矿的应用案例
位于东摩洛哥东安蒂阿特拉斯山成矿区的Imiter银矿，是一处世界级的银矿床。该区域存在大量未发掘的银矿，因此很多遥感技术在此进行应用。本文采用Crosta、波段比值和混合调制匹配滤波(MTMF)等方法进行ASTER遥感数据的处理。首先，通过特别的波段比值和Crosta技术识别泥化、绢英岩化、丙基蚀变带。然后利用MTMF算法检测针铁矿、赤铁矿、褐铁矿、白云母/伊利石、绿泥石/绿帘石、黄钾铁矾和高岭石/明矾石等矿物成分的子像元信息。相应地，本文研究试验区中部、北部、南部以及东北部的几个蚀变带的识别与限定，其被认为是高预期区域。 GPS测量、薄化和抛光分析、x射线衍射（XRD）和地球化学勘探等技术验证了在这些高预期区域内的蚀变带和硫化物矿化。该方法可以应用到东安蒂阿特拉斯山成矿区的其他区域进行热液矿床的勘探。
Augmentation Method for anti-vibration hammer on power transimission line based on CycleGAN
Yangyang Tian, Yuanhui Chen, Wan Diming, Yuan Shaoguang, Mao Wandeng, Wang Chao, Chunmei Xu & Yifan Long
Pages: 362-381
<文献引用>: Yangyang Tian, Yuanhui Chen, Wan Diming, Yuan Shaoguang, Mao Wandeng, Wang Chao, Chunmei Xu & Yifan Long (2022) Augmentation Method for anti-vibration hammer on power transimission line based on CycleGAN, International Journal of Image and Data Fusion, 13:4, 362-381, DOI: 10.1080/19479832.2022.2033855
基于CycleGAN网络的电力线防震锤的数据集增强方法
电力系统中电力设施巡检是保障电力系统稳定供应的重要环节。然而，在实际电力系统应用中，问题缺陷的低发生率使得采集训练样本变得十分困难，这影响着缺陷检测模型的训练。本文中，我们提出一种基于CycleGAN网络架构的方法增强电力系统中缺陷影像。缺陷影像样本数据集通过从CycleGAN训练模型得到的无缺陷样本组件以及更新的对应label文件进行转换，通过融合人工缺陷样本使数据集得到扩充。实验比较了通过增强数据集训练的目标检测模型的精度，显示比其他方法提高了2%-3%的AP精度，且直方图规范化的融合方法达到了最佳的效果。因此，GAN网络及其改进模型对于数据集的增强有着一定的应用前景和应用潜力。
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（文 / 谢文寒、孙晓霞）
