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分析和处理航空高光谱遥感图像对于我国遥感事业意义重大,文章首先分析了高光谱遥感图像的特征,依据该特征确定了支持向量机分类方法以及相应的参数优化确定的方法,并最终构建了高光谱遥感图像的分类模型。 相似文献
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高光谱遥感图像分类已被公认为是高光谱数据处理的基础性和挑战性任务之一,其最终目标是给影像中的每个像元赋予唯一的类别标识。针对传统高光谱遥感图像分类方法只依靠单一特征进行分类的问题,提出一种基于空谱多特征融合的分类策略。首先在光谱域上利用主成分分析法PCA降维,得到前3个主成分数据,然后通过多视图策略对PCA降维后的数据分别提取局部二值模式LBP、方向梯度直方图HOG与Gabor特征,将其输入到多视图支持向量机进行分类。所提方法在Indian Pines数据集上进行验证,实验结果表明,所采用的分类策略相较于传统只利用单一特征进行分类的方法分类精度更高。 相似文献
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高光谱图像分类的全面加权方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
像元分类是高光谱数据分析的最基本、最重要内容之一,而基于支持向量机(SVM)的分类方法以其高效性得以广泛使用.原始的SVM分类模型中并没有体现出样本、特征、类别对于分类或分析的不同重要性,从而影响了处理效果.为此,将各样本偏离其类中心的距离映射为样本加权系数;将类内散度矩阵应用于特征加权方法;将SVM方程系统中的单位矩阵对角元素加以调整来完成类别加权.不同加权方法既可以单独使用也可以联合使用.实验表明,所提出的加权方法有助于进一步提高高光谱图像的分类效果. 相似文献
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基于支持向量机的多极化SAR图像监督分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对SAR图像固有相干斑的影响,分类比较困难的问题,将支持向量机方法应用到多极化SAR图像的监督分类中.实验结果表明,基于支持向量机的多极化SAR图像监督分类不仅具有较高的分类精度,而且和传统方法比较,在训练样本较少的情况下具有更好的推广性. 相似文献
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介绍了一种基于Wedgelel(楔波)变换的遥感图像分类算法.该算法将多尺度Wedgelet变换应用于遥感图像区域分割,在此基础上提取各分割区域的Gabor纹理特征实现对遥感图像的分类.为了检验该算法的可行性,将其应用于向海和查干湖遥感图像,并与灰度共生矩阵、高斯马尔科夫随机场等纹理分类算法进行了比较.结果表明,该算法要优于灰度共生矩阵及高斯马尔科夫随机场分类算法,能够得到较高的分类精度和Kappa系数. 相似文献
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由于湍流图像的退化原因十分复杂,现有图像复原算法很难在复原效率和复原质量间达到很好的平衡,为此提出了一种基于支持向量机的湍流退化图像加速复原算法.该算法通过设置方差阈值进行样本选择,舍弃了冗余信息、提高了样本质量;同时,对序列图像进行实时模型更新,加快了序列图像的复原速度.针对电弧风洞图像,将加速复原算法和原算法进行了比较.实验结果表明,加速算法的复原速度更快、复原效果也更好,它可以有效地解决湍流退化给图像带来的噪声和能量衰减问题,并能很好地校正湍流效应引起的模糊和抖动现象. 相似文献
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为了提高图像分类的准确率,提出了一种遗传算法优化特征权值的支持向量机图像分类(GA-SVM).首先分别提取图像的颜色和纹理特征,然后采用改进遗传算法确定特征权值,最后采用支持向量机建立图像分类器,并对corel图像库进行仿真测试.结果表明,相对于其他图像分类算法,GA-SVM提高了图像分类精度. 相似文献
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一种基于空间连续性的高光谱图像分类方法 总被引:13,自引:1,他引:13
利用地物在空间上分布连续性这一信息,提出了一种高光谱图像先分块、再分类的分类方法,改进了通常意义下的分类只考虑光谱信息这一缺陷,通过对2000年我们在日本长野南牧村,采用上海技术物理研究所研制的推扫式成像光谱仪(PHI)获得了80个波段的高光谱数据进行实验,验证了我们算法的优越性. 相似文献
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基于多特征多分辨率融合的高光谱图像分类 总被引:3,自引:2,他引:1
由于数据维数高,利用高光谱数据对地物进行分类,常规方法难以获得令人满意的结果,在基于小波多分辨率融合方法进行特征图像的提取过程中,提出了利用多个空间特征所构成的特征矢量确定多分辨率融合权值的算法,有效地降低了原始图像的数据维并获得了用于后续分类的特征图像.对AVIRIS数据进行的实验表明,利用新方法提取的特征进行分类,获得了高于传统方法确定融合权值的结果。 相似文献
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研究了支撑矢量机的分类机理,并利用支撑矢量机对雷达目标一维像进行了识别.识别的结果表明了该方法的优越性,并显示它可以对残缺不全的样本进行识别. 相似文献
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用于一维图像识别的支撑矢量机方法 总被引:9,自引:1,他引:9
研究了支撑矢量机的分类机理,并利用支撑矢量机对雷达目标一维像进行了识别,识别的结果表明了该方法的优越性,并显示它可以对残缺不全的样本进行识别。 相似文献
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一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法 总被引:17,自引:6,他引:17
光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题,不同的应用可能对融合的结果有不同的要求.提出了一种基于小波变换的可调节遥感影像融合方法.该方法首先分别将高分辨率影像和多光谱影像进行小波分解,然后根据影像的特点,在小波域内进行影像融合,最后通过小波逆变换得到融合结果.通过引入可调节参数,该方法可以在细节保留和光谱保持两方面达到不同程度的平衡,在某些参数组合下,融合图像的目视效果和统计指标可以达到甚至超过传统的小波融合法、IHS变换和主成分变换融合法的效果. 相似文献
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基于离散曲波变换和支持向量机的掌纹识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于离散曲波变换和支持向量机的掌纹识别方法.首先将所有掌纹样本图像和测试图像通过基于Wrapping的快速离散曲波变换进行分解,从而获得不同尺度、不同角度的曲波变换系数;掌纹重要特征信息包含在曲波变换分解系数中的低频系数中,因此将分解系数变换形成特征向量后作为特征参数送入支持向量机中进行学习训练;最后将训练好的支持向量机用于掌纹分类.基于香港理工大学Palmprint掌纹数据库进行了大量实验,实验结果证实所提方法的识别正确率相对优于小波变换方法和其它几种经典方法. 相似文献