基于改进稀疏编码模型的图像分类算法

针对图像表示,提出了一种基于改进稀疏编码模型的图像分类算法.首先,提取表示图像视觉局部特征的SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 描述子;然后,利用稀疏编码方法生成基于SIFT描述子的视觉词汇库,将SIFT描述子编成稀疏向量;通过有效稀疏向量的区域融合和空间结合而获取整体的稀疏向量并用于图像表示;最后,采用随机森林多分类器对稀疏向量进行训练和测试.结果表明,与现有的算法相比,该算法的性能更佳,可以有效表示图像的特性并提高其分类的准确率.     

基于3-D Gabor纹理特征和GBDT分类器的高光谱分类方法

为了有效提取高光谱图像的空间和光谱维特征,获得准确率和分类效率俱佳的方法,利用52个不同方向和频率的3-D Gabor滤波器提取图像的纹理特征,结合梯度优化决策树分类器(GBDT)完成高光谱图像分类.结果表明3-D Gabor+GBDT方法的分类准确率高于CNN算法、Gabor以及EMAP为纹理特征的方法,且高于CNN和以SVM为分类器的方法.虽然3-D Gabor+GBDT建模训练时间长,但是该方法在保持高准确率的前提下,分类效率依然较高,适合大规模高光谱图像的在线分类场景.     

采用不同融合方法对土地利用现状进行自动分类的研究

LandsatTM图像在土地利用上的应用极为广泛,但TM图像的空间分辨率比较低,因此单独采用TM图像进行土地利用分类的精度也较低。通过融合高空间分辨率全色图像的高频纹理信息来提高TM图像的空间分辨率,使融合后的图像既保留TM图像的多光谱特性,又具有高空间分辨率的特性,易于图像的解译,达到提高自动分类的精度,减少自动分类的误差的目的。笔者运用IHS和KL融合方法,并对生成的新图像作分类精度比较研究,探讨融合图像在土地利用中的应用。     

用于高光谱遥感图像分类的空间约束高斯过程方法

高光谱遥感图像分类是遥感图像处理的一项重要内容.高光谱遥感图像具有非线性属性.图像中不同方位光谱特征的变化将使得仅从标记训练样本得到的分类器分类精度不会太高.为了提高分类的精度,一方面应对光谱信息的合理利用;另一方面,对空间信息的利用也非常重要.高斯过程(Gaussion process,GP)是一种贝叶斯统计学习方法,能够建立概率模型,并且使得分类结果更易于解释.传统GP分类方法中核函数的构造仅利用光谱信息.本文提出了一种加入空间关系的新分类方法.利用遥感图像空间相关性,在GP分类方法中通过构造新的核函数(spatial Gauss kernel,SGK)来实现空间约束,部分消除了同物异谱和同谱异物造成的分类错误.实验结果表明,该方法对于提高高光谱遥感图像的分类精度具有积极意义.     

基于1αβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non-aliasingcontourlet transform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cycle spinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度-亮度-饱和度(hue-intensity-saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法.     

基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non aliasingcontourlettransform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cyclespinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度 亮度 饱和度(hue intensity saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法     

融合多可视化特征的可通行性地形分类

;针对基于单一特征进行可通行性地形分类效果差的问题,提出了一种融合多可视化特征的地形分类算法.首先通过实验选出了分类效果较好的YIQ颜色空间并在此空间提取颜色特征,然后引入一种新的能量定义方法对离散余弦变换(DCT)纹理特征提取法加以改进,由实验得出改进的DCT纹理特征及小波(Coiflets-4)纹理特征可取得较好的分类效果.将上面3种特征加以融合并用主成分分析法(PCA)进行降维处理,利用高斯混合模型(GMM)作为分类器.在由VisTex标准数据库所生成的马赛克图像和真实的野外环境图像中进行实验,结果令人满意.     

基于IDRISI的遥感影像土地利用类型提取——大连市经济技术开发区为例

基于IDRISI系统,选取2006年,TM遥感图像的1～5和第7波段数据,利用监督分类方法对大连市经济技术开发区进行土地利用类型分类提取.选定训练区后,对训练区进行土地利用类型矢量化,从而提取光谱特征,生成光谱特征文件,再利用最小距离分类器提取研究区域的土地利用类型.最终提取出研究区2006年度的土地利用分布图像,并对...     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

基于空谱融合与协同表示的高光谱图像分类算法

高光谱图像光谱带间相似度高且存在大量高维非线性样本,传统的基于表示的分类方法无法对同一波段下的不同样本做出有效区分且会造成维数灾难,最终影响分类性能.提出一种空谱融合与协同表示的高光谱分类算法.通过交替学习空间和光谱特征构建具有判别性的特征字典,并用于空间感知协同表示.在分类过程中,计算特征字典与测试样本之间的相关系数...