量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用

为了提高遥感图像分类精度,提出一种模糊均值聚类(FCM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的遥感图像分类方法(FCM-LSSVM).首先对遥感图像样本进行模糊均值聚类,得到隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵选择遥感图像的训练样本,最后将训练样本输入到最小二乘支持向量机进行学习,并采用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,建立遥感图像分类模型.通过仿真实验对算法性能进行测试,结果表明FCM-LSSVM提高了遥感图像分类效率和分类精度.     

基于改进自适应阈值局部三值模式的遥感图像分类

遥感图像背景复杂,存在光照变化和噪声干扰,导致图像分类准确率不高。针对该问题,在计算邻域像素离散度的基础上,通过对其施加不同权重以细化阈值范围,提出一种改进的自适应阈值局部三值模式(ATLTP)纹理特征提取算法,以提高遥感图像分类精度。首先,对原始遥感图像进行灰度拉伸预处理以增强图像对比度;然后,采用改进自适应阈值局部三值模式提取遥感图像的纹理特征;最后,利用支持向量机对遥感图像进行分类。在标准遥感图像数据集中稀疏建筑物和密集建筑物分类的实验结果表明:采用改进后的局部三值模式纹理特征对遥感图像进行分类的性能要优于传统的局部三值模式,验证了改进算法的有效性。     

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.     

改进量子粒子群优化支持向量机的网页分类

随着海量网页信息的出现,网页分类已经成为数据挖掘领域的一个重要研究方向,网页分类是一种快速有效利用海量网页信息的重要技术.为了克服支持向量机进行网页分类时存在训练收敛较慢和分类精度不高的缺点,将改进的量子粒子群优化算法与支持向量机相结合,提出了一种融合改进量子粒子群算法和支持向量机的网页分类方法.首先引入柯西分布改进量子粒子群优化算法,其次利用改进的量子粒子群算法优化支持向量机的参数选择,然后利用支持向量机进行网页分类.实验结果表明,该方法具有较高的准确率、召回率和F1测试值,网页分类效率也得到了一定程度的提高.     

基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测

针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷, 导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题, 为提高对遥感图像中小目标的检测能力, 提出一种基于RFBNet的改进算法. 该算法以RFBNet为框架, 首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积, 以扩展感受野丰富输出, 进而强化对弱特征的提取能力; 然后设计多尺度特征融合模块, 丰富浅层特征图的抽象信息; 最后设计稠密预测模块, 提前在较浅层整合上下文信息, 使最后阶段的每层输出都含有丰富且联系紧密的多尺度特征信息. 将该算法在数据集UCAS_AOD和NWPU VHR-10上进行实验, 平均检测精度分别达83.4%和94.8%. 实验结果表明, 该算法有效提高了遥感图像中目标检测的精度, 且针对遥感图像中的小尺度目标检测问题改善明显.     

基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法

在对中分辨率遥感图像进行场景分类时,传统的特征提取方法无法提取全面的特征,若使用卷积神经网络进行场景分类,同一大小的卷积核无法提取尺寸大小各异的地物特征,导致分类精度降低.为了提取不同尺寸的地物特征,提高分类精度,本文提出一种基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法.对传统的卷积神经网络进行改进以适应中分辨率遥感数据集,并在其基础上添加多尺度池化,将连接多层次的特征图谱输入到全连接层进行分类.实验表明,多层特征融合方法提取的特征信息比单层多尺度池化方法提取的特征信息更全面,分类效果更优.与其他的传统分类方法相比,本文方法获得更好的分类结果.     

一种PSO与互信息的多视角遥感图像配准算法

针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准问题转换为仿射变换的优化问题,以粒子群为工具,研究了配准参数的搜索空间和适应度函数的合理设定.对4对无人机低空航拍遥感图像对进行了实验.结果表明:提出的算法能够实现具有较大视角变化的同时相遥感图像的配准,且比穷举互信息搜索法速度更快,比单纯型法的精度更高,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性.     

基于支持向量机的遥感图像分类研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法.通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.将支持向量机理论应用到遥感图像分类的研究还处在初级阶段,传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.从支持向量机基本理论出发,建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器.用遥感图像数据进行实验,并将结果与其它方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度.     

基于分数阶位置状态的量子粒子群算法

由量子力学的概念和粒子群优化算法的结合,量子行为粒子优化算法作为粒子群算法的一个变种,具有更好的全局搜索能力.为了提高量子粒子算法的全局搜索能力,结合分数阶微积分的概念,本文提出了一种新的算法.该算法将分数阶微积分中常用的GL定义引入了量子粒子算法的更新迭代公式中,利用分数阶微积分的长时记忆特性,通过记忆量子粒子在更新迭代过程中的历史位置和历史信息,增强算法的收敛速度和收敛精度.为了全面评估算法的基本性能,本文进行了一些关于基本测试函数的功能测试.通过对于不同阶次的分数阶量子粒子算法的对比实验和与其他粒子群改进算法的对比实验,实验结果表明,该算法具有更高的收敛精度.     

遥感图像分类的多核SVDD算法

将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类.仿真实验结果表明:改进核函数的SVDD分类算法提高了分类精度,缩短了训练时间.     

基于稀疏编码空间金字塔模型的零样本学习

针对目前零样本图像分类均采用图像底层视觉特征训练属性分类器而导致分类精度较低的问题,提出一种基于稀疏编码空间金字塔模型的零样本学习方法,给出系统结构流程图.首先从原始视觉图像中提取SIFT特征,并进行SIFT特征点提取;然后构建空间金字塔最大池化模型,对已提取的SIFT中间特征进行稀疏编码;最后建立间接属性预测模型.给出基于稀疏编码的空间金字塔最大池化模型的零样本学习算法步骤,完成对目标图像的属性预测,从而达到零样本图像分类的目的.在Shoes数据集与OSR数据集上进行了对比试验.结果表明:试验证实了文中算法的有效性;相对于传统算法,试验耗时减少,图像属性预测精度增加,图像分类识别率提高.     

基于改进粒子群算法的医学图像分类研究

针对医学图像具有很高的特征维度和非常大的交叉性及相似性、极其容易造成类别归属混乱、导致医学图像多类别分类精度普遍较低的问题,首先提出了一种惯性权重自适应的粒子群算法,并以此为基础引入交叉算子提出一种混合优化算法.然后,采用中值滤波法、直方图均衡化方法对医学图像进行去噪、图像增强等预处理.最后运用改进后的混合粒子群算法集成SVM、KNN、Ada Boost分类器对医学图像进行特征分类研究.试验表明,本文算法的分类结果无论是直接特征提取,还是SIFT特征提取,相对于传统的分类器多类别分类准确率都有所提升;针对MIAS数据集,多类别分类相比于现有的分类算法有明显的精度提升.     

融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类

针对现有的SIFT特征在车辆细粒度分类中存在的分类精度低的问题,提出了一种融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类算法。首先采用SIFT算法与Fisher Vector算法相结合的方式提取车辆图像的FV-SIFT特征,然后采用VGG-16卷积神经网络提取车辆图像的深度卷积特征,最后将FV-SIFT特征与深度卷积特征进行线性融合并采用支持向量机对融合后的车辆特征进行分类。实验结果表明,该方法的分类准确率达到82.3%,较FV-SIFT算法在分类准确率上提高了15.4%。     

面向遥感图像的小样本目标检测改进算法研究

针对传统的遥感图像目标检测中面临的小样本以及目标样本分布不均衡等问题, 提出了一种基于改进的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的遥感图像小样本目标检测算法. 首先, 该算法利用 $K$ 近邻($K$-nearest neighbor, kNN)回归分别对每个点和卷积层提取特征构建局部邻域; 同时, 通过最大池化聚合所有局部特征进行全局特征表示; 最后, 采用全连接层与缩放指数型线性单元(scaled expected linear unit, SELU)激活函数计算各类别对应的概率并分类. 实验结果表明, 该算法能够更有效地融合局部特征, 提高了遥感图像小样本目标识别与检测的精度, 同时保持信息的非局部扩散.     

基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测仿真

将粒子群优化算法与模糊C-均值(FCM)聚类算法相结合,并应用于图像边缘检测,以期解决标准FCM算法在图像边缘检测中对初始值敏感及容易陷入局部极小的两大缺陷.首先,基于数学测度概念构造一个描述边缘点信息的特征向量,将灰度图像中的每一个像素点看成是一个数据样本,将该点灰度值处理后构成其边缘点信息特征向量,形成具有三维特征的数据集;然后对这个数据集应用粒子群模糊聚类算法进行分类,自适应地检测出图像的边缘点,达到提取边缘的目的.仿真实验表明,此算法具有良好的抗噪性能,能够得到较好的边缘效果,提高了边缘定位的精度.     

高分辨率极化SAR影像KummerU分布非监督分类方法

针对高分辨率极化SAR数据特征分布不再符合同质区域假设, 进而导致基于统计分布的极化SAR影像非监督分类方法精度下降的问题, 将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入粒子群寻优聚类算法, 提出了新的极化SAR影像非监督分类算法(PSO-KummerU方法):首先基于极化SAR统计特征对数据进行初分类, 然后采用极化SAR统计特征与粒子群优化算法进一步进行聚类中心求解, 分类准则部分采用KummerU距离改进代替传统的Wishart距离度量准则; 采用3种非监督分类方法(H/α-Wishart、PSO-Wishart、PSO-KummerU方法)进行分类对比实验.实验结果表明:基于KummerU分布的PSO-KummerU方法与采用Wishart距离的聚类方法相比, 目视效果明显改进, 整体分类精度提高14%以上.     

一种多源多光谱遥感图像特征点匹配技术

 在多源多光谱遥感图像中,针对匹配图像的像素之间非线性变化而导致正确匹配点对下降的情况,提出了一种基于主成分分析的多源多光谱遥感图像特征点提取算法。利用尺度不变特征变换(SIFT)算法的基本原理,首先对两幅多源的多光谱遥感图像进行主成分变换,再用变换后各自的第一主分量图像作为待匹配图像;其次,在构建尺度空间时提高尺度参数并且在进行特征匹配时,利用尺度限制条件进行匹配,这样既能提高匹配精度又能提高运算速度;最后,采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点。这种算法能减少多源多光谱遥感图像之间像素灰度值的非线性变化对特征点匹配的影响,提取到一定数量的正确匹配点对。通过实验对比分析,所提算法比通用算法有更高的精度和更好的适用性。     

基于卫星遥感图像的农作物分类算法

为提高遥感图像对农作物的预估精度和农业种植效率, 设计了基于卫星遥感图像的农作物分类算法。 以2018 年 7 月 30 日哨兵二号(Sentinel-2)卫星拍摄的高分辨率哈尔滨市农业示范基地卫星影像为实验数据, 在不同光谱波段内(含红边波段), 通过使用最大似然法、 支持向量机法、 神经网络法分别对影像中水稻、 大豆、玉米、 高粱等农作物特征进行提取、 分类, 获得到农作物分类图;将统计结果与真实的参数进行比较, 分析了相同算法下使用不同数据源, 不同算法使用相同数据源, 这两种情况下的分类精度与可靠性。 实验结果表明,通过神经网络法得到的分类结果精度最高, 可靠性最强, 适合于全国范围内推广。     

基于TM数据的敦煌绿洲土壤盐碱化信息提取研究

干旱、半干旱地区的绿洲盐碱化威胁着生态环境.随着空间信息技术的发展,遥感已被广泛应用于土壤盐碱化监测与制图.当前基于遥感技术的盐碱化信息提取方法主要归为基于图像光谱的直接提取方法和基于辅助数据的间接提取方法两大类.间接提取方法精度相对较高,但在缺乏辅助信息时并不可行,此时提高基于图像光谱特征的直接提取精度就尤为重要.本研究提出了一种优化波段组合的盐碱地提取方法,并引入了热红外波段,提高了直接提取方法的精度.以敦煌绿洲为研究区域,基于Landsat TM遥感图像中盐碱地的光谱特征,采用最佳指数因子确定盐碱化信息提取的最佳波段,结合图像变换及数据融合等图像处理方法,利用最大似然分类器进行了图像分类,提取出了敦煌绿洲盐碱地的分布区域.将不同波段组合、不同图像处理方法的分类精度检验结果进行比较得知,陆地卫星TM3,5,6和7波段组合的总体分类精度和盐碱地提取精度最高,增加热红外波段可使总体分类精度提高9%,盐碱地提取用户精度改善最高可达18%.