基于多分类器融合的高光谱图像分类研究

针对由于高光谱图像存在数据量大、数据相关性强、图谱合一等特点导致高光谱图像分类难度较大的问题,构建一种基于多分类器融合的高光谱图像分类模型.该模型首先使用双边滤波算法进行去噪处理,然后使用LDA算法与PCA算法相结合、单独PCA算法、Gabor滤波与PCA算法相结合三种方式分别对数据进行降维与特征提取,并分别使用SVM...     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于特征提取的高光谱数据分类

目的提出高光谱数据的分类流程,以取高光谱数据对地物具有更高的光谱分辨率的优势,避其巨大数据量和波段间强相关性的弱势。方法应用辨别分析和决策面特征提取方法。结果减低了数据量,优化了高光谱信息。特征提取对高光谱信息优化处理十分有效,并达到了高维信息数据降维和高效利用的可行性。结论在一定的分类精度范围内,减低维数而不丢失信息,可以提高分类器的效能,实现高维遥感数据的优化处理和高效利用。     

基于张量分析和小波包变换的高光谱图像压缩

高光谱图像拥有巨大的数据量,造成其保存和传输非常不便,因此高光谱图像的压缩显得尤为重要.提出一种基于张量Tucker分解和小波包变换的高光谱图像压缩算法.首先,该算法利用Tucker分解的性质,充分提取高光谱图像中各个模式下的信息,并利用其中包含有空间信息的光谱模式对高光谱图像的光谱维进行解相关.然后,运用比经典Mallat小波分解更为有效的小波包变换对光谱去相关后保留下来的主成分进行JPEG2000压缩.实验结果表明,本算法压缩性能远远好于经典的三维小波算法,并且由于张量分解的应用,不论在码率失真表现还是信息保真度上,本算法均比基于一维主成分分析的高光谱压缩算法更具优势.     

基于离散小波变换的高光谱特征提取中分解尺度的确定方法

近年来,小波变换被成功地运用于高光谱数据的特征提取.其中的关键环节之一是如何确定合适的分解尺度,以获得较高的分类精度.文中提出一种改进的基于相关系数的小波分解最佳尺度的确定方法.该方法首先对高光谱影像进行多尺度小波分解,提取特征图像,然后,计算各个尺度的小波近似系数与原始光谱信号之间的相关系数,根据相关系数的变化趋势确定最佳分解尺度.通过两个高光谱数据验证所提出的方法,并与现有方法进行对比.实验结果表明,所提出的方法可较准确地确定最佳的分解尺度.     

基于深度信念网络的天体光谱自动分类研究

把深度信念网络应用于天体光谱的分类.首先,使用小波变换对光谱数据进行降噪预处理,其次,采用PCA对光谱数据进行特征值提取降维,然后建立深度信念网络模型并构造分类器,最后使用该分类器对美国斯隆巡天项目的天体光谱数据进行激变变星的分类研究,并与受限波尔兹曼机网络进行了对比研究.由于深度信念网络对数据有深层次的学习能力,采用深度信念网络对天体光谱进行分类有一定优势.实验结果证明了分类方法的有效性.     

面向混合像元分解的光谱维小波特征提取

根据线性混合模型的特点,探讨面向混合像元分解的光谱特征提取与选择,提出以小波低频系数为特征的混合像元分解方法.高光谱像元矢量进行离散二进小波变换后,提取光谱特征影像,再基于特征影像估计出混合像元的组分,并用AVIRIS合成影像验证该分解方法.实验结果表明,良好的光谱特征能够较大地提高遥感混合像元的分解精度,比原始波段分解的精度提高约23%.     

基于小波包散布熵与Meanshift概率 密度估计的轴承故障识别方法研究

为提升轴承故障特征提取精度和运行状态评估准确性,提出一种基于小波包散布熵与Meanshift概率密度估计的诊断方法.首先,采用小波包变换对轴承振动信号数据进行升维,通过计算每个子带的散布熵构建特征矩阵;然后,利用PCA对多维矩阵进行可视化降维,采用Meanshift无参估计得到训练样本的概率密度最大位置作为聚类中心;最后,通过计算测试样本散布熵坐标与各聚类中心的欧式距离判定测试样本类别归属.采用CWRU和QPZZ-II轴承实验台不同故障类型和故障程度样本数据对所提方法进行验证,结果表明,得益于小波包完备的理论模型和信号频带分解稀疏性,结合散布熵指标对数据样本良好的鲁棒性,所构造的特征矩阵具有较好的类内聚集性和较大的类间距离,同时,Meanshift以概率密度最大化为目标自适应迭代聚类中心和隶属度,可以有效实现对不同数据样本的分类识别.     

结合Gabor滤波和同质性判定的高光谱图像分类

针对传统高光谱图像分类算法多利用目标类别光谱信息而忽略空间信息的问题,提出了一种综合利用空间信息与光谱信息的分类算法．首先,利用主成分分析（PCA）和无参数加权特征提取（NWFE）分别对高光谱数据进行特征提取;然后,在PCA第一主成分的基础上进行二维Gabor滤波得到像元纹理特征,结合纹理信息与光谱信息利用支持向量机对图像分类;最后利用多尺度区域同质性判定进一步改进图像分类精度．实验表明,该算法能够消除“噪声”像元,有效地提高图像分类精度．     

改进的小波分解、Fisher脸及几何特征相结合的人脸识别方法

 数据降维是提高人脸识别效率的关键.对基于gabor小波变换和LDA降维做了改进,经gabor小波降维后,对数据分别沿着2个不同的方向做处理,方向一：继续按LDA方法对数据分类;方向二：进行PCA降维,再进行一些特征向量的提取,提取4个眼角,鼻尖和2个嘴角的数据,这样又降低了数据的维数.然后根据LDA分类后的数据和提取的几何特征点数据在识别过程中所起的不同作用,分配不同的权值,得出人脸识别的结果.经实验对比,该文的方法有更高的识别率.     

基于自适应波段聚类PCA的高光谱图像压缩

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段聚类,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用JPEG2000标准对所有主成分进行编码压缩。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能更有效地利用谱间相关性,提高压缩性能;还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该算法在相同压缩比下,其信噪比、异常检测、光谱角性能相比对比算法均有所改善。     

植被高光谱遥感分类方法研究

结合具体的OMISI高光谱遥感数据，对各种常用植被高光谱遥感分类方法进行分类训练，通过比较分类性能，得到各种方法在植被高光谱分类中的若干应用规律和分类过程中选择最优分类方法的一些技巧。在此基础上，提出将传统分类方法与基于光谱特征匹配的分类方法相结合对高光谱图像进行分类的方法。     

SAM权重法在端元提取中的应用

高光谱遥感的出现使得在宽波段遥感中不可探测的物质能被探测。获得的高光谱数据大都具有数据冗余度高、信噪比低等特点。文章通过idl编程实现高光谱数据的特征提取并利用其做了端元提取流程与光谱解混,及权重法SAM端元提取、混合光谱分解模型及实现。利用SAM权重法能够完成端元提取并最终得到的解混结果。     

结合FDA与NMF的高光谱数据解混方法

高光谱图像解混是遥感图像处理的重要技术之一．利用非负矩阵分解（NMF）进行高光谱图像解混是近年来发展起来的一种方法．这种解混方法假设光谱具有稳定的光谱特性;但实际上光谱经常是多变的,这个现象影响着解混的精度．为了减小这一影响,首先利用Fisher判别分析（FDA）对高光谱数据进行线性变换,而后利用变换后的高光谱数据提出了一种FDA与NMF相结合的高光谱数据解混方法．实验表明新方法能够有效地提高解混精度与效率．     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

基于伪模块2D PCA的人脸识别方法

在模块2D PCA方法的基础上提出了伪模块2D PCA的人脸识别方法.该方法不仅保留了模块2D PCA方法在特征抽取之前无需将图像矩阵转化为图像向量、能快速降低鉴别特征的维数、可以完全避免使用矩阵的奇异值分解等优点,而且在降维的同时尽可能保持了原样本的变化信息,使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,伪模块2D PCA在识别性能上优于模块2D PCA.     

基于Fisher判别的半监督天体光谱数据特征降维

降维是天体光谱数据预处理常用的手段之一,如何利用标号天体光谱数据,克服降维过程中的过分拟合,是提高降维效果的有效途径之一。采用半监督学习,给出了一种天体光谱数据特征降维方法。该方法首先针对具有标号天体光谱数据,建立Fisher判别分析和PCA可变动选择的不确定关系;其次构建其半监督降维的全局最优化形式,通过特征值分解计算降维结果,从而有效地克服了天体光谱降维过程中的过分拟合问题;最后采用高红移类星体和晚型星SDSS天体光谱特征线数据集,实验验证了该方法的有效性。     

联合空谱信息和Gabor特征的高光谱人脸识别算法

提出一种采用高光谱图像的人脸识别算法.根据人脸肤色在可见光范围内的光谱特征进行波段选择并依据人脸结构特征,对选定波段的灰度图像进行Gabor特征提取.最后分别进行特征层上的融合识别和决策层上的融合识别.特征层融合的权重系数由反射率和正确识别率共同决定,决策层融合算法采用"最高票当选制"原则.利用香港理工大学的高光谱人脸数据库对进行验证.结果证明,本文算法在识别速度和正确识别率方面都得到了显著改善,在3幅训练样本情况下,正确识别率达到96.5%.相对于全波段参与识别,识别速度提高了约3倍.