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0. 基本信息

  • 引用信息

Z. Dou, K. Gao, X. Zhang, H. Wang and L. Han, "Band Selection of Hyperspectral Images Using Attention-Based Autoencoders," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 18, no. 1, pp. 147-151, Jan. 2021, doi: 10.1109/LGRS.2020.2967815.

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@article{9032380,
author = {Z. {Dou} and K. {Gao} and X. {Zhang} and H. {Wang} and L. {Han}},
journal = {IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters},
title = {Band Selection of Hyperspectral Images Using Attention-Based Autoencoders},
year = {2021},
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doi = {10.1109/LGRS.2020.2967815}
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1. 总体思想

与BS-Net1思想类似,均是将波段选择视作高光谱波段重建任务,同样根据原始的高光谱图像首先生成Attention map, 而后根据Attention map与原始图像逐像素相乘的结构,使用Auto-encoder网络对于原始高光谱图像进行重建,得到重建后的高光谱图像,而后计算其与原始输入高光谱图像的差异计算损失函数。

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在Ubuntu20.04上安装xRDP服务后,使用Windows远程桌面或者使用Linux下远程桌面登陆后,有时会在桌面左上角出现一个授权许可对话框,但是无论是输入密码后授权还是直接点击取消,该对话框均不会消失,而且无法使用鼠标移动,但是又不影响点击对话框后的内容,却又十分影响使用,经过搜索后发现这个应该是Gnome的bug,而且是尚未修复,但是能够通过一些方法使该对话框消失,不再影响使用。

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AVIRIS高光谱成像光谱仪采集得到的原始图像为辐亮度图像,经过校正后的L1级产品为地表辐亮度信息。但是许多时候,我们更希望知道地面目标物的反射率信息,并且这一信息应该与在地面使用地物光谱仪(如常见的ASD光谱仪)采集的反射率曲线应该一致。因此从原始的辐亮度(Radiance)图像转换生成反射率图像通常需要进行大气校正,水汽吸收校正等过程,最终消除大气传输过程中的各种干扰因素影响,得到最终的反射率曲线。需要注意的是,由于大气水汽吸收的影响,如上图所示,在特定波长波段(1400nm左右与1900nm左右)信号强度非常弱,数据信噪比差,通常会将这些波段认定为无效波段。

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AVIRIS数据可以通过AVIRIS Data Protal网站进行检索和下载。该网站提供了2种检索方式,一种是基于地图的检索,另一种是基于元数据列表的检索,元数据列表通过Excel文件格式提供。当确定需要下载的数据后,可以通过官方的FTP服务器进行下载,官方提供L1级数据(辐亮度数据)和L2级数据(反射率数据)下载,下载后的文件为GZIP格式压缩包。具体数据组织和元数据描述方法如下。

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AVIRIS 是指 机载可见光近红外成像光谱Airborne Visible InfraRed Imaging Spectrometer)。是由美国NASA下属的喷气动力实验室(JPL)开发和维护的光谱成像设备。现有两代产品:AVIRIS-ClassicAVIRIS-NG(AVIRIS Next Generation),其中AVIRIS-Classict从1986年开始服役,目前网站上提供从1992年开始至2020年采集高光谱图像数据,主要为地面辐亮度图像,少部分图像提供反射率图像。AVIRIS-NG则提供从2012年至2020年的高光谱图像数据。所有的图像均进行了几何矫正,具有真实的地理坐标信息。目前AVIRIS-Classic提供的数据主要位于美国本土,还有少量太平洋中海岛、以及加拿大和欧洲地区的数据。AVIRIS-NG则目前主要提供欧洲和印度区域数据。

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1. 基本信息

Csurka, G., Dance, C. R., & Humenberger, M. (2018). From handcrafted to deep local features, 1–41. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1807.10254

  1. A local feature consists of a keypoint detector and its descriptor.

  2. The precise location of local features is important for 3D reconstruction. Ideally, if there is no error in local feature, 3D reconstruction is pretty simple and poses of all photos can be calculated without error.

  3. 在所有与几何相关的计算机视觉领域,包括但不限于SFM、VSLAM、Motion Tracking、image stitching、3D reconstruction,特征点提取和描述都是首先要解决的基本问题

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1. 基本信息

吴凡, 宗艳桃, & 汤霞清. (2019). 视觉slam的研究现状与展望. 计算机应用研究, 37(8), 1–9. https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0035

2. 传统方法

经典的单目SLAM做帧间姿态估计的时候主要使用三种方法:

  • 特征点法(ORB)
  • 光流法
  • 直接法(LSD, DSO)

其中光流法也是通过追踪光流的方法来辅助进行特征点跟踪的,使得相近帧之间的特征点不在需要提取和匹配,而是直接使用光流跟踪计算得到。

特征点法还是主流,算法主要取决于特征点的提取的效率和准确性。

光流法更多是一种辅助方法。

直接法虽然能够利用全图信息,得到更密集的点云,但是对于光照变化敏感。

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1. 基本信息

[1] Detone, D., Malisiewicz, T., & Rabinovich, A. (2018). SuperPoint: Self-supervised interest point detection and description. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2018-June, 337–349. https://doi.org/10.1109/CVPRW.2018.00060

发表在CVPR2018上的论文,是MagicLeap公司的Detone提出的一种基于全卷机网络的一体化自监督特征点提取和描述子生成方法。

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1. 基本信息

[1] 单杰. 光束法平差简史与概要[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2018, 43(12): 1797–1810.

发表在武大学报上的一片综述性质的文章,回顾了60年来光束法平差的在摄影测量学科的建立过程、基本的理论基础、误差的描述、粗差的提出、传统的模型解算方法以及最新的发展现状和趋势。对于回顾和更加全面的了解光束法平差,并深入研究相关内容是一篇非常好的综述文章,帮助读者全面的了解光束法平差的方方面面,由于是中文文献,而且整体写作深入浅出,对于了解摄影测量和平差基础的人应该相对较为容易理解,本文就不全面介绍文章了,只记录对笔者较为有价值的内容。

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1. 多基线近景摄影测量

张祖勋, 杨生春, 张剑清, 等. 多基线-数字近景摄影测量[J]. 地理空间信息, 2007(01): 1–4.

这篇文章是张祖勋院士发表的一片介绍多视近景摄影测量概念和应用的文章,偏介绍和综述,但也有实际的案例介绍多基线摄影测量的应用和精度。

多基线摄影测量概念是相对于单基线摄影测量提出的,对于传统的航空摄影测量,为了平衡测量精度和测量范围与测量测量速度(与拍摄成本密切相关),一般要求航向重叠60%,旁向重叠20%。这也使得对于大多数同名点来说,只能在2视图像中被观测到,因此大部分点只需要单基线摄影测量(或者在计算机视觉领域中被称为两视几何)就可以解决,求交会点无需平差。

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