共查询到16条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
《沈阳大学学报（自然科学版）》2014,(6)
针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入(SELSE)算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高. 相似文献
2.
在利用主动学习方法进行高光谱图像分类时,往往存在空-谱特征不能得到有效利用和样本需要进行手动标注的问题。针对这些问题,提出一种结合卷积神经网络的主动学习方法进行高光谱图像分类。该方法首先提取像素的空间邻域组成训练样本,通过卷积神经网络对样本的空间特征和光谱特征进行学习并对数据进行初步分类;然后,基于高光谱图像的空间相似性和光谱相似性,对无标注样本进行标注,并将其加入标注训练集以提高分类器的分类精度。在Salinas、PaviaU和Indian Pines这3个高光谱数据上的实验结果表明,该方法能在较少标注样本的情况下,有效提高高光谱图像的分类精度。 相似文献
3.
结合K-means算法和谱聚类方法的优点,提出一种新的高光谱图像聚类方法。该方法在对高光谱图像数据进行特征降维的基础上,采用K-means算法对图像进行粗聚类处理,然后采用谱聚类方法对粗聚类结果进行较高精度的聚类。与K-means聚类算法相比,该方法有效提高了高光谱图像聚类的分类精度。对模拟数据和真实的高光谱数据的对比实验表明,相对于K-means和谱聚类方法,该方法具有良好的聚类性能。 相似文献
4.
现有的高光谱图像目标检测算法大都把各个波段不加区分地对待,从而不能充分利用图像波段的物理信息。将高光谱图像按照成像机理的不同首先分为几个不同的波段范围（比如可见光、近红外、短波红外等）,并通过将高光谱图像的不同波段范围与多时相遥感数据的时相维进行对应,将最近发展的一个多时相目标检测算法——滤波张量分析（filter tensor analysis,FTA）引入高光谱目标检测中,提出一种面向单时相高光谱图像的分波段FTA算法。针对高光谱图像的实验表明,与传统的单时相目标检测算法相比,分波段FTA算法取得了很好的检测效果。 相似文献
5.
《沈阳大学学报（自然科学版）》2015,(4)
针对目前高光谱图像基于流形学习的无监督特征提取算法中只能够单独描述高维数据空间局部或者全局的几何结构,并且没有一种算法能够同时保持高维数据全局和局部的几何结构的问题,提出了一种基于全局和局部流形结构的无监督特征提取算法(GLMS)对高光谱图像进行特征提取.算法基于流形学习基本理论,需要建立两种保持流形结构的近邻图,分别用来描述数据的全局和局部的流形结构,通过求解广义特征值问题获得重构权值矩阵进而得到低维嵌入空间的最优投影,以达到降维的目的.在AVIRIS高光谱图像以及Indian Pine和Salina数据集上进行仿真对比实验,结果表明,提出的算法在分类精度和计算效率上有较好的提高. 相似文献
6.
深入研究了PROSPECT模型中叶肉结构参数N对叶片反射和透射光谱的影响,利用迭代法使全波段代价函数达到最小来计算LOPEX93数据集中样品的最优N值,对在最优N值下的模拟光谱与实测光谱进行比较,并对N在不同取值情况下,叶绿素与水分的反演进行了研究.研究认为:(1)N对整个光谱波段产生影响,并随N的增大而减小;(2)构造全波段代价函数,利用迭代法得到的最优N值可以很好地模拟实际光谱;(3)在高估N值情况下的叶绿素和水分反演精度明显高于低估N值的情况;(4)水分反演的效果明显优于叶绿素反演的效果,原因与代价函数的选取有关. 相似文献
7.
针对现有SVM模型选择方法中人为指定核函数类型导致SVM模型性能难以达到最优的问题,提出了核函数原型的概念,并在此基础上提出一种基于核函数原型和自适应遗传算法的SVM模型选择方法. 该方法针对具体问题选择最优的核函数,有效地提高了SVM模型的性能;同时该方法通过动态调整遗传算法的控制参数,提高了SVM模型选择方法的稳定性. 在5个标准SVM数据集和遥感图像上的实验证明了该方法的有效性和稳定性. 相似文献
8.
基于实测大豆冠层高光谱及叶绿素a数据,利用植被指数和三波段方法建立大豆叶绿素a的高光谱反演模型. 通过IDL（interactive data language）实现NDVI和RVI波段的重新选择,提高了基于2种植被指数的模型反演精度. 比较而言,三波段方法建模反演大豆叶绿素a含量的精度较改良后植被指数的更高（R2=0.81）. 研究结果表明,利用波段重新组合的植被指数建立的估算模型可以提高大豆叶绿素a的估算精度;三波段模型法可以筛选更好的波段来构建模型,并在一定程度上提高大豆叶绿素a反演精度. 相似文献
9.
针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。 相似文献
10.
将贝叶斯理论用于多波段ＳＡＲ图像的分类．分析了常见的乘积方法、平均方法以及 中值方法,并在贝叶斯平均方法的基础上,利用ＳＡＲ图像分类精度与距离因子之间的关系,提 出３种改进方法．实验结果表明,多波段融合可以结合各波段的优势和互补信息,获得单波段 分类无法获取的分类结果．改进方法通过加权减小了错误分类信息的影响,进一步提高分类精度． 相似文献
11.
传统指纹纹型分类算法的准确率直接受到相应特征提取算法的影响.在海量指纹库中,同类纹型指纹形态变化明显增大,不同类纹型界限变得模糊,仅通过人工定义的特征进行分类很难适应全部指纹数据.为解除纹型分类问题与人工定义的特征提取问题的耦合,提出一种直接在指纹原图上进行纹型识别的算法.利用卷积神经网络自动特征提取的能力从大量指纹数据中学习得到纹型特征,并通过对训练数据的设计使网络能够适应指纹的多样性,提升算法的鲁棒性.此外,多尺度网络模型平均方法使分类准确性得到进一步提升.在国际公开指纹数据集NIST DB4上测得纹型四分类准确率达94.2%. 相似文献
12.
图像不仅含有由统计不确定性产生的信息量 ,而且含有模糊不确定性产生的信息量。我们通过用来测度统计信息的香农熵为模糊总熵 ,开发出基于最大模糊总熵准则的最优阈值技术 ,它是熵阈值技术的良性拓广 ,实验表明它能在二值化后保留更多的图像信息 ,取得更好的图像分割效果。 相似文献
13.
对基于边缘的算法进行了改进,综合考虑了边缘和能量结构. 首先利用非下采样contourlet(NSCT)变换,对图像进行多尺度和多方向的分解;然后将低频系数按边缘能量大小划分为边缘和平滑2部分,边缘部分采用边缘能量取最大的融合方法,平滑部分使用基于局部能量的规则进行融合,高频子带使用相关系数和局部方差相结合的重要性测度法进行融合;最后对融合系数进行NSCT反变换得到融合图像. 实验结果表明,该算法融合效果较基于边缘算法有所改善,是一种有效兼顾细节和能量结构的方法. 相似文献
14.
提出单源、多中继、单目的节点的放大转发中继系统中一种新的中继选择算法. 考虑源端通过反馈获得第一跳链路过时（延时）的瞬时信道状态信息,推导了中继选择方案的中断概率闭式表达,并基于该表达式,以最小化条件中断概率为目标,提出利用信道相关性信息辅助的中继选择新方案. 仿真验证了新方案相比于传统方案有明显的性能增益. 相似文献
15.
目前图像识别技术的研究正受到越来越多的关注.图像识别技术主要是利用计算机对图像进行数字处理.在计算机优化算法中,遗传算法是通过自身简单的算法结构,以迅捷的求解速度,从而在全局计算中获得最优解的近似值.与传统的算法相比,在图像识别技术方面,遗传算法有着非常明显的优势.主要介绍了遗传算法、图像识别技术的内涵,分析了遗传算法在图像识别技术中的应用,对遗传算法以及其检测图像中的几何图形性能进行了研究. 相似文献
16.
滑坡是造成尼泊尔巨大经济损失和人员伤亡的主要地质灾害。目前,遥感方法对滑坡信息的识别、提取和监测具有巨大的潜力。基于随机森林模型的平均不纯度减少算法,选用NDBI、MNDWI、NDVI和红波段4个参数对Landsat遥感数据进行滑坡信息的初提取,同时借助目视解译得到滑坡的精提取结果。采用数据格网的方法将研究区划分为0.05°×0.05°的滑坡格网,并在不同土地覆盖类型中,对滑坡与降雨和温度进行偏相关分析。研究表明：1）尼泊尔中部地区的滑坡主要分布在海拔1 000~2 500 m,坡度20°~40°的范围内;2）相比其他土地覆盖类型,林地中滑坡数目与降雨的偏相关系数为0.671 5,而在草地中滑坡数目与温度的偏相关性最强,其偏相关系数为0.436 1;3）研究区片麻岩、页岩分布广泛,加之地震、断裂带、人类活动的影响,破坏边坡的稳定性,极易造成滑坡灾害。 相似文献