改进蚁群算法及其在高光谱影像分类中的研究

针对高光谱影像波段数目多,易造成维数灾难的问题,结合遗传算法提供的初始启发信息和蚁群算法寻优能力的优势,提出一种基于改进二进制蚁群算法的波段选择方法。该方法通过遗传算法寻优获取几组较优解,经过计算后作为二进制蚁群算法的初始启发式信息,利用二进制蚁群算法的全局搜索获取最优解;另一方面,为充分利用影像的光谱与空间信息,将波段组合的光谱特征与改进二进制蚁群算法选择的纹理特征融合进行分类,可以获得更高的分类精度。实验结果表明,改进二进制蚁群算法与遗传算法、蚁群算法、二进制蚁群算法相比全局搜索能力更强,且该方法分类精度达到95.63%。     

基于多态蚁群算法的高光谱遥感影像最优波段选择

由于传统蚁群算法搜索空间大,算法时间复杂度高等,导致基于传统蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(ACA-BS)耗时长,算法效率低下,且易陷入局部最优。而多态蚁群算法能大大缩小算法的搜索空间,降低算法时间复杂度。因此,研究设计了基于多态蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(PACA-BS)。从算法运行时间、波段子集的类别可分性及信息量、总体分类精度等方面对算法进行对比分析。用于实验的数据为Hyperion和AVIRIS高光谱影像。实验结果表明:PACA-BS的运行时间较ACA-BS大大减少;对Hyperion影像进行降维时,基于PACA-BS的运行时间约为ACA-BS的一半。两种算法获得的波段子集的类别可分性大小较为接近,但PACA-BS获得的波段子集的信息量和总体分类精度优于ACA-BS。研究表明PACA-BS是一种效率较高的高光谱波段选择算法。     

基于最大最小距离的高光谱遥感图像波段选择

为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余,降低后续处理的计算复杂度,提出一种基于最大最小距离的高光谱图像波段选择算法。首先计算波段标准差,选定标准差最大的波段作为初始中心;然后使用最大最小距离算法得到相对距离较远的聚类中心,对波段进行聚类;最后使用K中心点算法更新聚类中心。实验仿真结果表明:通过基于最大最小距离算法选择的波段,能够选出同时满足信息量大、相关性小的要求的波段子集,并将获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度。     

基于遗传蚁群算法的雾计算任务调度研究

雾计算是部署在网络边缘的分布式系统,任务调度是雾计算中最重要的研究问题之一.针对雾计算环境下任务请求的合理调度问题,提出基于雾计算的遗传蚁群算法.算法前期利用遗传算法快速搜索能力避免蚁群算法前期搜索能力不足的问题,后期利用蚁群算法正反馈的特性进行解空间的搜索.仿真实验结果表明,该算法在CPU执行时间和分配内存方面优于传统的遗传算法和蚁群算法.     

多策略结合的高光谱图像波段选择新方法

随着遥感成像技术的发展,高光谱图像的应用需求日益广泛。如何从多达数百个的波段中挑选出具有较好识别能力的波段组合成了亟待解决的问题。根据高光谱图像各波段间相关性高的特点,提出了基于条件互信息与自适应分支定界法相结合的波段分组方法,并在此基础上使用支持向量机和遗传算法相结合的搜索算法,选择最佳波段组合。实验结果表明:提出的算法具有相当出色的分类准确率和稳定性。     

一种新的卫星多光谱图像自动配准算法

针对小卫星独立相机多光谱成像系统波段间配准的非线性误差问题,提出了一种多光谱图像波段间自动配准算法,该算法综合利用互信息、遗传算法和MQ几何校正模型进行多光谱图像的自动配准。在算法中,以互信息作为配准的相似性度量,获得了很高的配准精度;利用遗传算法的快速搜索特性,可以较快的完成搜索并获得整体的最优解;利用MQ几何模型可以精确的建立图像之间的几何关系。试验表明该算法对于多光谱图像波段间非线性几何关系,能够取得非常高的波段间自动配准精度,整体配准误差在一个像元以内。     

基于粒子群算法和序贯搜索的高光谱波段选择

波段选择是降低高光谱数据量,克服地物分类中Hughes现象的有效手段。子集生成方式和评价准则是选择算法的两要素。提出一种混合随机搜索与启发式搜索的子集生成方法。该方法在随机搜索中嵌入启发式搜索,对由离散粒子群优化算法每次迭代更新的种群利用序贯搜索进行局部微调,提高了随机搜索的精度。这种嵌入微调也保证了优化算法解的有效性。高光谱波段选择与分类实验比较了该方法与混合遗传算法、标准遗传算法和顺序前向浮动选择算法的性能,表明算法能选择出评价准则意义下更好的子集。     

一种基于多粒子群协同进化的高光谱图像波段选择与分类方法

针对高光谱图像分类过程中数据波段多以及信息冗余量大引起的处理速度慢及Hughes现象等问题,提出了一种基于多粒子协同进化算法进行高光谱图像自动波段选择与分类的方法:使用多粒子群协同进化算法搜索特征子集,对粒子群优化算法进行改进,定义新的位置和速度的更新策略,并以支持向量机为分类器,同时对特征子集和SVM核函数参数进行优化。在协同搜索过程中,引入遗传算法改善粒子群优化的"早熟"收敛问题,构建了一种新的MPSO-SVM(Multiple particle swarm optimization-SVM)分类模型。对高光谱遥感图像的实验结果表明:MPSO-SVM方法不仅能有效地压缩光谱的特征维数,得到最佳的波段组合,还能得到最优的SVM参数,达到较好的分类效果,提高分类精度。     

基于改进蚁群算法的纳什均衡求解

在基本蚁群算法寻优机制的基础上,提出一种用于求解有限n人非合作博弈的纳什均衡解的改进蚁群算法。在全局搜索中,引入遗传算法中的交叉和变异操作提高算法的全局搜索能力。在局部搜索中,嵌入动态随机搜索技术使算法加速收敛到最优解,并通过引入控制步长调整随机搜索向量,保证蚁群始终在混合策略空间内。算例测试结果表明,与传统的遗传算法相比,该算法具有更好的计算性能。     

遗传算法在蚁群算法中的融合研究

提出一种新的求连续空间最优值的蚁群算法.结合遗传算法和蚁群算法的各自优点以及两种算法融合的基础,提出遗传算法融入到蚁群算法的两种新策略:第一种策略是先利用遗传算法具有比较强的全局搜索能力,在大范围内寻找一组解,然后以此为基础,用蚁群算法快速寻找最优解X*best;另一种策略是利用遗传算法的交叉操作产生蚁群算法的新的旅行路径,以此提高蚁群算法的全局搜索能力.用上述两种策略构造了两个基于遗传算法的混合蚁群算法.文中用测试函数Rosenbrock和Shubert从收敛速度、命中率、计算精度等方面验证了混合蚁群算法的正确性.     

基于最速上升算法的超光谱图像波段选择搜索算法*

超光谱遥感数据具有的波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点,给图像的进一步解译带来困难。结合超光谱图像波段选择的具体应用,根据波段之间的相关性将整个波段划分为几个子波段,采用最速上升的特征选择搜索算法在各子波段中快速提取最优波段。为了验证本算法的有效性,分别选取JM距离、BH距离以及类内类间离散度作为评价准则,针对一幅200波段的AVIRIS超光谱图像进行分类实验,并将该方法与传统的SFFS算法进行对比。实验结果表明所采用的算法用于特征选择具有搜索能力强、分类精度高的特点,完全可以替代传统的SFFS算法     

A restrictive polymorphic ant colony algorithm for the optimal band selection of hyperspectral remote sensing images

ABSTRACT

With hundreds of spectral bands, the rise of the issue of dimensionality in the classification of hyperspectral images is usually inevitable. In this paper, a restrictive polymorphic ant colony algorithm (RPACA) based band selection algorithm (RPACA-BS) was proposed to reduce the dimensionality of hyperspectral images. In the proposed algorithm, both local and global searches were conducted considering band similarity. Moreover, the problem of falling into local optima, due to the selection of similar band subsets although travelling different paths, was solved by varying the pheromone matrix between ants moving in opposite directions. The performance of the proposed RPACA-BS algorithm was evaluated using three public datasets (the Indian Pines, Pavia University and Botswana datasets) based on average overall classification accuracy (OA) and CPU processing time. The experimental results showed that average OA of RPACA-BS was up to 89.80%, 94.96% and 92.17% for the Indian Pines, Pavia University and Botswana dataset, respectively, which was higher than that of the benchmarks, including the ant colony algorithm-based band selection algorithm (ACA-BS), polymorphic ant colony algorithm-based band selection algorithm (PACA-BS) and other band selection methods (e.g. the ant lion optimizer-based band selection algorithm). Meanwhile, the time consumed by RPACA-BS and PACA-BS were slightly lower than that of ACA-BS but obviously lower than that of other benchmarks. The proposed RPACA-BS method is thus able to effectively enhance the search abilities and efficiencies of the ACA-BS and PACA-BS algorithms to handle the complex band selection issue for hyperspectral remotely sensed images.     

基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法

为了减少高光谱波段图像间的冗余,降低运算时间,为后续分类任务提供有效支持,提出了基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法。高光谱图像相邻波段间相似性较强,为进一步有效地度量波段的重要性,引入核模糊粗糙集理论。考虑波段中类的分布特性,根据波段的下近似集分布定义波段间的相关性,进而结合波段的信息熵定义波段的重要度。采用最大相关性最大重要度的搜索策略对高光谱图像进行波段选择。最后在常用高光谱数据集Indiana Pines农业区上,采用J48及KNN分类器进行测试。与其他高光谱波段选择算法相比,该算法在两个分类器上的总体平均分类精度分别提升了4.5和6.6个百分点。实验结果表明所提算法在处理高光谱波段选择问题时具有一定优势。     

基于蚁群优化与独立特征集的遥感图像实时分类算法

为了提高遥感图像的实时分类准确率与效率,提出了一种基于蚁群优化算法与独立特征集的遥感图像集实时分类算法。首先,提取遥感图像的小波域特征与颜色特征,并且组成特征向量;然后,采用蚁群优化算法对特征空间进行优化,独立地选出每个分类的显著特征集,从而降低每个子特征空间的维度;最终,每个分类独立地训练一个极限学习机分类器,从而实现对遥感图像集的分类。基于公开的遥感图像数据集进行了仿真实验,结果显示本算法实现了较高的分类准确率,并且实现了较高的计算效率。     

面向分类应用的高光谱谱段选择方法

高光谱数据在物质分类识别领域得到了广泛应用,但存在数据量大、波段间相关性高等问题,严重影响分类精度及应用。针对以上问题分析了已有的波段选择方法,提出了基于波段聚类及监督分类的遗传算法,对高光谱数据进行波段选择：采用[K]均值聚类算法对波段数据进行聚类分析,构造波段子集合;利用分类器族分类精度构造适应度函数,采用遗传算法对波段子集合进行优化选择。最后用阔叶林高光谱数据对提出的算法进行对比实验,实验结果表明针对分类应用,提出的算法能够非常有效地选择高光谱谱段。     

利用信息熵的高光谱遥感影像降维方法

高光谱遥感影像以其众多的波段数目，为地表观测提供近乎连续的波谱数据；然而海量的高光谱遥感影像存在着大量的信息冗余，为数据的处理带来了挑战。因此在对高光谱遥感影像进行存储、分析及可视化等操作之前，对高光谱遥感影像降维处理成为预处理的关键环节之一。利用信息熵理论，将高光谱遥感影像的各波段抽象为具有相关性的独立个体，设计了高光谱遥感影像的决策表矩阵，进而计算各波段的信息熵，量化各波段的信息量，从而将各波段根据信息增益进行排序。用户可根据高光谱遥感影像应用的精度需求，按排序选择波段组合，从而达到降维目的。以遥感分类结果的精度评价为例，对高光谱遥感降维方法的可行性和优越性进行评价。实验结果表明，该方法相较其他特征选取降维方法，能获得更高的分类精度。     

基于分类KLT的高光谱图像压缩

高光谱图像的有效压缩已经成为高光谱遥感领域研究的热点。提出了一种基于分类KLT（ Karhunen-Loeve Transform）的高光谱图像压缩算法。该算法利用光谱信息对高光谱图像进行地物分类,根据相邻波段的相关性对高光谱图像进行波段分组。在地物分类与波段分组的基础上,对每组的每一类地物数据分别进行KL变换,利用EBCOT（Embedded Block Coding with Optimal Trtmcation）算法对所有主成分进行联合编码。实验结果表明,该算法能够取得优于JPEG2000以及DWT-JPEG2000的压缩性能,适合实现高光谱图像的有效压缩。     

Hyperspectral Multiple Features Optimization Using Improved Firefly Algorithm

The utilization of hyperspectral remote sensing image is mainly based on the spectral information,and the spatial information is always be ignored.To solve this problem,a novel hyperspectral multiple features optimization approach based on improved firefly algorithm is presented.Firstly,four spatial features,the local statistical features,gray level co-occurrence matrix features,Gabor filtering features and morphological features of hyperspectral remote sensing image are extracted,and some spectral bands are selected and then combined with these spatial features,and the feature set is constructed.Then,the firefly algorithm is used to optimize the extracted features.In view of the slow convergence speed of firefly algorithm,we use the random inertia weight from particle swarm optimization algorithm to modifiy the location update formula of firefly algorithm,and JM(Jeffreys-Matusita)distance and Fisher Ratio are used as the objective function.Two urban hyperspectral datasets are used for performance evaluation,and the classification results derived from spectral information and spectral-spatial information are compared.The experiments show that random inertia weight can improve the speed of FA-based feature selection algorithm,the performance with multiple features is better than that of spectral information for urban land cover classification,The statistical results of the two sets of experimental data indicate that the selected number of morphological features are the most in the four spatial features.The local statistical features and morphological features are more helpful to the classification of hyperspectral remote sensing images than GLCM and Gabor features.     

Band selection for hyperspectral images using probabilistic memetic algorithm

Band selection plays an important role in identifying the most useful and valuable information contained in the hyperspectral images for further data analysis such as classification, clustering, etc. Memetic algorithm (MA), among other metaheuristic search methods, has been shown to achieve competitive performances in solving the NP-hard band selection problem. In this paper, we propose a formal probabilistic memetic algorithm for band selection, which is able to adaptively control the degree of global exploration against local exploitation as the search progresses. To verify the effectiveness of the proposed probabilistic mechanism, empirical studies conducted on five well-known hyperspectral images against two recently proposed state-of-the-art MAs for band selection are presented.     

基于K-AP算法的高光谱图像波段选择方法

在高光谱图像分析领域中，波段选择是一种能有效减少高光谱图像维度的方法。K类仿射传播算法是一种高效的聚类算法，已成功地应用于人脸识别和数据分析等领域，但在高光谱图像分析领域还少有成功的应用。提出将K-AP算法应用于高光谱图像波段选择，对高光谱图像进行有效的数据压缩。针对K-AP算法的特点，基于Kullback-Leibler散度定义了新的相似度矩阵，对波段进行度量，再使用K-AP算法进行聚类，选择最有代表性的波段。实验结果表明，与常用的波段选择方法相比，所提出的方法有更好的表现。