基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法--基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法.该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来.用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类.该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高.采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性.     

基于小波变换和马尔可夫随机场的极化SAR图像自动分类

本文提出一种对极化合成孔径雷达(SAR)图像进行自动多分辨率分类的方法。首先利用多视极化白化滤波(MPWF)抑制极化SAR图像的相干斑,得到反映地物辐射特征的纹理SAR图像,然后利用小波变换(WT)提取不同分辨率的纹理信息,在最低分辨率级利用Akaik信息准则(AIC)自动估计图像中的纹理类数,进而在各个分辨率级利用马尔可夫随机场(MRF)模型表征各像素间的空间关联信息,并分别利用最大似然(ML)方法和循环条件模式(ICM)进行自动的模型参数估计和最大后验概率(MAP)分类,最后应用NASA/JPL机载L波段极化SAR数据验证了本文所提分类方法的有效性和优越性。     

基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类

该文提出一种基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类方法.该方法先按H-α对全极化SAR图像进行基于散射机理的分类,再将分类结果作为改进C-均值算法的初始类别划分,从而实现地物分类.迭代次数确定是C-均值动态聚类算法的关键,文中利用图像熵给出了一种新的迭代终止准则.与H-α方法相比,该文方法能在保留分类结果物理散射机理的同时,实现有效的地物分类.NASA/JPL实验室AIRSAR系统获取的L波段旧金山全极化SAR数据的实验结果验证了该文方法的有效性.     

SAR图像的极化干涉非监督Wishart分类方法和实验研究

该文在合成孔径雷达图像的极化非监督Wishart分类的基础上,给出了一种利用极化干涉信息对合成孔径雷达图像进行非监督分类的方法。该方法主要利用一(66)的极化干涉相关矩阵,从而可以同时考虑单幅图像的全极化信息以及两幅像对之间的互相关信息。该文详细阐述了该方法的具体实现,并利用NASA/JPL的SIR-C/X-SAR系统在中国天山地区的L波段实测数据进行了实验研究。给出了利用该方法对实验数据进行分类的结果,并与极化非监督Wishart分类的结果进行了比较。结果表明,该方法能够很好地分辨不同类型的地物,保持地物的细节,并且比极化非监督Wishart分类结果有很大改善。     

基于加权合成核与三重Markov场的极化SAR图像分类方法

马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)广泛用于处理遥感图像的分类问题,然而MRF在构建极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像模型时未考虑其非平稳特性且对初始分类较为敏感,为此本文提出了一种基于加权合成核与三重马尔可夫随机场(Triplet Markov Field,TMF)的极化SAR图像分类方法.该方法依据训练样本在特征空间上的距离,提出了加权合成核函数权重系数的自适应确定方法以提高初始分类的精度和普适性;为充分考虑极化SAR图像的非平稳统计特性,利用TMF对极化SAR图像进行统计建模以实现贝叶斯分类.实验结果表明,与基于MRF的极化SAR图像分类方法相比,本文所提方法可获得更高的分类精度和更平滑的同质区域分类结果,而且本文方法能更好地保持图像边缘信息.     

基于Mueller矩阵分解的非监督聚类算法

该文描述了一种利用极化SAR图像的Mueller矩阵分解系数进行非监督聚类的算法。根据关于各种地貌目标散射电磁波机理的先验知识,该算法可以在不需要任何实地勘测的条件下将图像粗略地分割为三种完全不同的、物理含义明显的类别,即建筑区域、茂密植被和微粗糙表面(例如水面)。与利用单极化灰度图像的非监督分类算法相比,该算法的突出特点是不仅仅将每个像素按照其特征紧密地聚集在一起,而且还能确定每个聚类的散射机理,进而确定目标类型。     

一种模型选择优化准则及其在高光谱图像非监督分类中的应用

选择合适的类别数是非监督分类中的一个关键问题.针对采用高斯混合建模的高光谱图像非监督分类问题,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)的最小描述长度(MDL)型模型选择准则(文中简称为PMDL)来确定分类类别数,即根据PCA变换后保留的各主成分表达的数据方差不同而应具有不同的编码长度这一事实,在计算描述长度时对各维进行加权.分类过程中,论文采用期望最大化(Expectation Maximization)算法在合并的策略下对PCA变换后的数据求解混合模型,并应用所提出的准则进行模型选择从而确定待分类的类别数.仿真数据实验证实了新准则的有效性和优良的性能,并采用真实数据对该准则和整个算法进行了验证.     

结合特征选择和大尺度谱聚类的极化SAR图像非监督分类

非监督分类是极化SAR图像解译的重要手段,但其分类结果易受到高维特征的影响。针对此问题,本文提出一种结合特征选择和大尺度谱聚类的极化SAR图像非监督分类方法。该方法首先深入分析并提取了极化SAR图像分类中常用的特征参数,包括基于测量数据及其简单线性变换的特征和极化目标分解的特征。然后通过聚类森林特征选择算法进行特征降维处理,去除冗余信息。最后利用过分割产生代表点并构建原始数据与代表点间的二分图,通过大尺度谱聚类算法完成图像的非监督分类。实验结果表明,该方法能够选取有效的特征组合,并得到较为满意的分类效果。      

特征选择与深度学习相结合的极化SAR图像分类

给出了一种特征选择与深度学习相结合的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像有监督分类算法。该算法首先根据极化SAR图像数据以及目标分解获取原始特征参数集,然后利用随机森林(Random Forest, RF)方法对特征参数集进行重要性评估,并根据特征重要性排名选择最优极化特征。以最优极,化特征为输入,通过卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)学习多层特征信息,再利用训练好的网络模型对极化SAR图像进行分类。利用美国AIRSAR机载系统采集的实测数据进行实验,并同已有经典有监督分类算法进行比较,结果表明本文算法能够选取有效的极化特征,最终得到较为准确的分类效果。      

复杂场景下的极化SAR图像机场跑道检测

提出一种基于极化分解分类与结构特征相结合的复杂场景全极化SAR图像机场跑道检测方法。首先利用先验信息粗选图像中各类样本目标进行H/α分解提取图像中各类训练样本,然后根据极化SAR图像的统计特性,利用贝叶斯分类器对图像进行分类,提取图像中机场跑道疑似区域,再结合机场跑道的五种结构特征用二叉树法进行判别,最终确定机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化实测数据对算法进行实验,结果表明,该算法能够有效地检测出跑道,且检测的跑道结构完整,轮廓清晰,虚警率低。      

基于可变类FCM算法的多光谱遥感影像分割

为了自动确定多光谱遥感影像中地物目标类别数,该文提出一种基于可变类模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)的多光谱遥感影像分割方法。首先定义像素与聚类的非相似性测度并据此构建目标函数,而后通过求解目标函数得到最优模糊隶属度和聚类中心。其次,研究模糊因子与影像地物目标类别数的关系,并通过定义划分熵(Partition Entropy, PE)指数优选模糊因子,选择PE指数值稳定收敛后所对应的最小模糊因子值为最优模糊因子,根据模糊因子与类别数的关系得到最优类别数,从而实现了影像的可变类分割。最后,利用提出算法分别对合成和真实多光谱遥感影像进行分割实验,实验结果表明,提出算法不仅能自动确定影像的最优类别数,还能获得较好的分割结果,为实现自动确定遥感影像中地物目标类别数提供新方法。     

Self-evolving neural networks for rule-based data processing

Two training algorithms for self-evolving neural networks are discussed for rule-based data analysis. Efficient classification is achieved with a fewer number of automatically added clusters, and application data is analyzed by interpreting the trained neural network as a fuzzy rule-based system. The learning vector quantization algorithm has been modified, acquiring the self-evolvement character in the prototype neuron layer based on sub-Bayesian decision making. The number of required prototypes representing fuzzy rules is automatically determined by the application data set. This method, compared with others, shows better classification results for data sets with high noise or overlapping classification boundaries. The classifying radial basis function networks are generalized into multiple shape basis function networks. The learning algorithm discussed is capable of adding new neurons representing self-evolving clusters of different shapes and sizes dynamically. This shows a clear reduction in number of neurons or the number of fuzzy rules generated, and the classification accuracy is increased significantly. This improvement is highly relevant in developing neural networks that are functionally equivalent to fuzzy classifiers since the transparency is strongly related to the compactness of the system     

自适应类别的层次高斯混合模型遥感影像分割

为了实现自动确定类别数的高精度遥感影像分割,提出一种自适应类别的层次高斯混合模型（Hierarchical Gaussian Mixture Model,HGMM）遥感影像分割算法.提出算法采用多个高斯混合模型加权和定义HGMM,用于建模具有非对称,重尾和多峰等复杂特性的影像统计模型.采用期望最大化算法（Expectation Maximization,EM）求解模型参数.为了实现自动确定类别数,采用贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion,BIC）求解最优类别数,其中惩罚项采用加权像素数定义.为了验证提出算法可行性和有效性,对模拟和全色遥感影像进行分割实验,并对分割结果进行定性和定量分析.结果表明HGMM具有准确建模复杂统计分布的能力,提出算法具有高精度和高效率,同时可自动确定最优类别数.     

一种多进制频移键控信号的调制与解调

讨论了一种多进制频移键控(MFSK)信号调制分类及解调的方法,选取截获接收机输出的MFSK信号的时频曲线作为分类特征;利用无监督聚类算法求取最佳聚类数M,利用时频曲线的变换估计码元宽度;利用对应最佳聚类数的聚类中心确定取判门限,通过对时频曲线抽判判决,实现了MFSK信号的解调。理论分析证明了此算法的可行性。     

基于本征间隙与正交特征向量的自动谱聚类

 针对经典谱聚类算法无法自动确定数据类个数的问题,本文提出了一种基于本征间隙与正交特征向量的自动谱聚类算法.该方法利用样本数据构建亲和度矩阵,然后进行谱分解得到相应的特征值和特征向量,对特征值从大至小依次排序,用本征间隙来刻画相邻特征值之间的差,通过第一个极大本征间隙出现的位置来自动确定类个数,最后以特征向量之间的夹角作为相似度和已获得的类个数相结合来实现数据分类.本文算法的正确性在人造数据库上得到了验证,并在UCI数据库上与k-means、FCM、 Jordan算法进行了分类准确性比较实验,结果表明本文方法比其他三种方法的分类准确率更高.     

基于特征均值距离的短语音段说话人聚类算法

该文提出一种基于特征均值距离的短语音段说话人聚类算法。首先,定义特征均值距离用来在特征层而不是模型层刻画两个类之间的相似度;然后,迭代合并特征均值距离最小的两个类,直到任意两类之间的特征均值距离的最小值大于一个自适应门限为止。采用取自两个语音数据库的短于3 s的语音段进行实验测试,结果表明:与基于AHC+BIC的算法相比,F度量值平均提高了5%,运算速度约为以前算法的4.68倍。     

基于BIC准则和Gibbs采样的有限混合模型无监督学习算法

针对有限混合模型无监督学习算法分布元个数未知,本文提出了一种基于BIG准则和Cibbs采样的无监督学习算法,通过Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计,进一步计算观测数据的Bayes信息准则(BIC)指标,确定混合分布元个数.仿真实验以高斯混合分布为例,分别利用具有不同个数的分布模型拟合观测数据,分析表明,该算法能...     

自动确定聚类个数的模糊聚类算法

本文通过集成多次FCM(Fuzzy C-Means)聚类结果以及采用软化分方式,提出一种新的自动确定聚类个数的模糊聚类算法.本算法首先利用不同的聚类数目对数据进行FCM聚类,然后充分利用多次FCM聚类得到的隶属度信息构建一个累积邻接矩阵,最后采用迭代方式对累积邻接矩阵进行图切分以获取最终聚类结果.大量的仿真实验表明,相对现有集成聚类方法,本文方法能够有效减少FCM的聚类次数,并且在图切分过程中的迭代次数为现有方法的1/2左右.     

PIC24单片机在轧机液压缸行程检测上的应用

介绍了一种代替传统轧机液压缸行程测量的新方法,并以一款PIC24单片芯片为例,配合涡街流量计,详细描述了系统的工作原理、主要特点和软硬件设计,总结了现场实际使用情况。     

基于区域限制的EM和图割的非监督彩色图像分割方法

提出一种基于区域限制的EM(Expectation Maximization)和图割的非监督彩色图像分割方法,以解决自动确定分割类数问题.首先,生成图像的超像素,提取图像的CIE Lab颜色特征和多尺度四元数Gabor滤波特征;为了高效自动地确定分割类数,同时避免因直接使用超像素造成的奇异值问题,对每一个超像素采样并使用采样像素表示超像素;然后采用高斯混合模型对采样像素集合进行建模,使用加入区域限制的分量EM自动获取模型组件数及参数,最后使用图割结合高斯混合模型对图像进行优化,获取最终分割结果.实验结果表明,该方法在分割效率和分割质量上均得到较大提升.