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1.
何明一 《电子科学学刊(英文版)》1994,11(1):1-10
A new concept, the generalized inverse group (GIG) of signal, is firstly proposed and its properties, leaking coefficients and implementation with neural networks are presented. Theoretical analysis and computational simulation have shown that (1) there is a group of finite length of generalized inverse signals for any given finite signal, which forms the GIG; (2) each inverse group has different leaking coefficients, thus different abnormal states; (3) each GIG can be implemented by a grouped and improved single-layer perceptron which appears with fast convergence. When used in deconvolution, the proposed GIG can form a new parallel finite length of filtering deconvolution method. On off-line processing, the computational time is reduced to O(N) from O(N2). And the less the leaking coefficient is, the more reliable the deconvolution will be. 相似文献
2.
高光谱数据的光谱分辨率高,数据量大,在提供丰富、详细的地物或目标信息的同时,不同光谱波段特别是相邻波段间有较强的相关性,导致光谱波段之间有大量冗余信息。针对这一问题,面向高光谱异常检测,提出了基于聚类和联合偏度与峰度指数的波段选择方法。首先利用虚拟维度进行估计,确定高光谱数据的本征维度,再结合最大-最小距离的思想进行聚类中心的更新,避免了随机选取的初始值可能导致距离太近的问题。然后,考虑到异常目标常常表现为不满足背景高斯分布的特点,使用联合偏度与峰度指数作为准则函数进行波段选择,有效选择出了重要波段。在三组代表性高光谱数据集上进行了实验,结果表明本文所提出的算法有效提升了高光谱异常检测的效果并降低了虚警率。 相似文献
3.
一种基于对应分析的WorldView-2遥感图像融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章针对新型WorldView-2遥感图像提出了一种基于对应分析的全色光与多光谱图像融合新算法。该算法利用对应分析将八波段多光谱图像变换至成分空间,然后通过成分图像将全色光图像的空间细节信息注入成分空间,经反变换后得到融合结果。实验结果表明,该算法在融合World-View-2遥感图像时能够在提高空间分辨率和保持光谱信息方面达到较好的平衡,优于现有的几种融合算法。 相似文献
4.
5.
基于SVM的高维多光谱图像分类算法及其特性的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对传统模式分类算法在处理高维多光谱图像时面临的困难,文章把支持向量机(Support Vector Machine,SVM)用于高维多光谱图像分类,有效地减弱了Hughes现象,获得了比传统方法更好的分类精度。研究了高维多光谱图像分类中SVM的分类性能与训练样本数目和数据维数之间的关系。实验结果表明,与传统模式分类方法相比,SVM具有分类精度高、推广性强的优点,尤其是当学习样本数目较少、数据维数高时,SVM的优势更加明显。 相似文献
6.
7.
8.
基于小波变换和分段DPCM混合编码的多光谱遥感图像压缩算法 总被引:9,自引:0,他引:9
多光谱遥感图像的压缩要利用图像谱内及谱间的相关特性。该文在分析多光谱图像谱内和谱间相关特性的基础上,提出了对多光谱遥感图像进行压缩的分段 DPCM和 SPIHT相结合的混合压缩算法,即首先利用分段 DPCM算法去除谱间冗余,再利用高效的 SPIHT小波压缩算法对预测误差图像进行编码。实验取得了令人满意的效果,证明了该算法的有效性。 相似文献
9.
在结合多尺度图像分析和水平集图像分割模型的基础上提出了一种新的多尺度图像分割方法.首先使用引入梯度向量流的全变差方法对图像进行多尺度空间分析,然后使用一种改进的CV模型进行分割.采用变分水平集方法作数值计算,因此该方法能够处理曲线的拓扑变化.实验结果表明该方法是有效的. 相似文献
10.
基于Bhattacharyya距离准则的核空间特征提取算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种新的以Bhattacharyya距离为准则的核空间特征提取算法.该算法的核心思想是把样本非线性映射到高维核空间.在核空间中寻找一组最优特征向量,然后把样本线性映射到低维特征空间,使类别间的Bhattacharyya距离最大。从而保证Bayes分类误差上界最小.采用核函数技术,把特征提取问题转化为一个QP(Quadratic Programming)优化问题.保证了算法的全局收敛性和快速性.此算法具有两个优点:(1)该算法提取的特征对数据分类来说更有效;(2)对于给定的模式分类问题,算法可以预测出在不损失分类精度情况下所必须的特征向量数目的上界,并能够提取出分类有效特征.实验结果表明,该算法的性能与理论分析的结论相吻合,优于目前常用的特征提取算法. 相似文献