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传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据... 相似文献
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针对深度学习在SAR遥感图像地物分类检测中存在的问题,文章通过对基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行优化改进,从而提高分类检测准确性。首先提出采用Leaky ReLU函数作为非线性整流函数,克服网络反向传播时梯度消失的问题;然后提出变步长动量梯度下降算法,加速网络收敛、减弱震荡,并避免网络陷入局部极小值。最后综合提出了"Leaky ReLU+变步长+动量梯度下降"的优化方法。通过实验,验证了文章所提出方法的有效性和准确性。 相似文献
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基于两时相图像联合分类的SAR图像变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
传统分类后比较法(post-classification comparison,PCC)存在分类累积误差问题,且对单幅图像分类精度要求较高,对此,根据不同时相图像的不变信息所具有的相关性,提出了一种基于两时相图像联合分类的SAR图像变化检测方法.该方法以灰度值作为输入信息,通过相似度计算可得两时相图像对应位置像素的灰度相似度,然后求解全局相似度阈值,并用于控制基于K-均值的联合分类器对两时相图像进行联合分类,最后通过类别比较获得变化检测结果.实验结果表明本文方法不但可提高单幅图像的分类精度,而且能够精确地把不同时相图像的不变地物信息划分为同一类别,减少了分类累积误差的影响,提高了变化检测性能. 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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提出了一种Gabor变换与克隆选择算法相结合的遥感图像分类算法。该算法首先对遥感图像进行离散Gabor变换,以Gabor变换系数模的平均值作为该图像的纹理特征,然后利用克隆选择算法对纹理特征进行优化,得到最优纹理特征。实验结果表明,该算法要优于传统的Gabor变换分类算法,分类精度和kappa系数都有较大提高。 相似文献
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基于量子克隆多宇宙算法的图像融合研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对量子化算法对图像融合的缺点,提出量子克隆多宇宙算法。首先对量子克隆、变异和选择变换获得新的量子群,然后将宇宙各自独立化并且内部为并行拓朴结构,采用量子旋转门更新量子宇宙个体,宇宙之间联合交叉,实现信息的交流,最后给出了图像融合流程。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地融合图像中的特征,是一种有效可行的图像处理算法。 相似文献
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该文提出一种基于判别式聚类框架的非监督极化SAR图像分类算法,利用判别式监督分类技术实现非监督聚类。为实现该算法,定义了一个结合softmax回归模型和马尔科夫随机场光滑性约束的能量函数。该模型中,像素类标和分类器均为需要优化的未知变量。该算法从基于${H / {\bar \alpha }}$目标极化分解和K-Wishart极化统计分布而产生的初始化类标开始,交替迭代优化分类器和类标的能量函数,从而实现对分类器和类标的求解。真实极化SAR数据上的实验结果证明了该算法的有效性和先进性。 相似文献
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针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标分辨率差异大,多尺度SAR图像目标分类准确率不高的问题,提出了一种基于迁移学习和分块卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的SAR图像目标分类算法。首先通过大量与目标域相近的源域数据对分块CNN的参数进行训练,得到不同尺度下的CNN特征提取网络;其次将CNN的卷积和池化层迁移到新的网络结构中,实现目标特征的提取;最后用超限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)网络对提取的特征进行分类。实验数据采用美国MSTAR数据库以及多尺度SAR图像舰船目标数据集,实验结果表明,该方法对多尺度SAR图像的分类效果优于传统CNN。 相似文献
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本文在高分辨率条件下对传统的合成孔径雷达(SAR)图像自动地物分类技术进行了扩展研究.文章首先指出了经典的前馈神经网络模型在SAR图像地物分类中的不足,然后基于径向基神经网络(RBFN),结合混合专家系统,提出了一种变型的网络结构模型,称之为混合双隐层径向基函数网络(MDHRBFN),并将其应用于高分辨率单视单极化的SAR图像地物分类.实验结果表明,基于该模型的分类算法能够将SAR图像较好地区分为人造目标类、自然目标类、背景和阴影,具有比经典RBFN模型更好的分类效果,不但可以应用于SAR图像辅助判读,而且能够为目标识别过程提供潜在目标切片. 相似文献
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全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像蕴含更丰富的散射信息,具有更多的可用特征。如何使用这些特征是极化SAR图像分类中非常重要的一步,但是目前尚未对此提出非常明确的准则。为了能够有效地解决上述问题,该文提出一种基于特征加权集成的极化SAR图像分类算法。该算法采用0-1矩阵分解集成方法对包括不同特征的数据集进行学习获得相应加权系数,并通过对每个特征集获得的预测结果进行加权集成来提高极化SAR图像分类性能。首先,输入极化SAR数据,获得极化特征作为原始特征集,并对其进行随机抽取获得不同的特征子集;然后,使用0-1矩阵集成算法得到每个特征值相对应的加权系数;最后,通过对各个特征子集的预测结果进行集成得到最终极化SAR图像分类结果。实测L波段和C波段极化数据的实验结果表明,该算法可以有效地提高极化SAR图像分类的准确度。 相似文献
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本文提出了一种新的数据挖掘分类方法——免疫克隆分类算法(Immune Clonal Algorithm for Classification,ICAC).ICAC是一种基于免疫克隆算法的搜索机制和Michigan方法模型的规则提取和分类方法.与遗传分类算法不同,ICAC是一种自下而上的分类算法.ICAC虽然着眼于规则的进化,但是从编码到免疫算子的设计都立足于训练样本,可避免进化过程中产生无意义规则,且产生的规则是可解释的.文中将算法用于UCI数据集,并与现有的基于非遗传算法、遗传算法和分布式遗传算法的分类方法进行了比较实验.结果表明,ICAC是一种有效的分类算法. 相似文献