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基于组合分类器的遥感图像多尺度分类研究
引用本文:李学荣,王秀娟.基于组合分类器的遥感图像多尺度分类研究[J].计算机工程与应用,2015(5).
作者姓名:李学荣  王秀娟
作者单位:1. 中国科学院 烟台海岸带研究所,山东 烟台 264003; 中国科学院大学,北京 100049
2. 中国科学院 烟台海岸带研究所,山东 烟台,264003
基金项目:山东省科技发展计划项目(No.2007GG2QT06019);中国科学院信息化项目(No.INFO-115-D01-Z005)。
摘    要:遥感图像(RSI)的特殊性使得图像的准确分类变得非常困难。提出了一种自适应多尺度分割的组合分类算法。采用组合分类的办法,也就是将一组功能较弱的分类器联合起来构成一个功能较强的分类器。每一个较弱的分类器都由一级分割来训练并且描述。较弱的分类器可以由线性支持向量机(SVM)和区域距离构成。实验表明该方法能够准确地实现图像的分类并且与实际图像相符。此外,采用分级的多尺度分析方法能够减少训练时间,得到一个性能更好的分类器。仿真表明该方法比其他方法性能更优。

关 键 词:图像描述器  多尺度分类  多尺度分割  遥感图像(RSI)  支持向量机(SVM)

Remote image classification based on multi-scale boost classifier
LI Xuerong,WANG Xiujuan.Remote image classification based on multi-scale boost classifier[J].Computer Engineering and Applications,2015(5).
Authors:LI Xuerong  WANG Xiujuan
Abstract:
Keywords:
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