基于松弛因子的快速独立分量分析算法的遥感图像分类技术

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。M-FastICA算法同FastICA算法一样,它们的收敛依赖于初始权值的选择。通过在M-FastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围收敛,得到更稳定的收敛效果。应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度较原始遥感图像的精度均高,并且三种独立分量分析算法的分类性能也相当。     

独立分量分析在高光谱图像舰船检测中的应用

根据海七舰船目标的特点,提出了一种基于独立分量分析的目标检测算法,应用于高光谱图像海上舰船检测.首先采用基于峰度的快速独立分量分析方法(FastICA)对高光谱图像进行处理,获得统计独立的独立分量影像,然后以偏度为特征度量指标从上述独立分量中选择特征影像,得到舰船目标的检测结果.应用于海上高光谱舰船图像,能够抑制背景中的海浪杂波及舰船尾迹对目标的影响,取得较好的检测效果.实验结果也进一步验证了基于峰度的FastICA算法在高光谱数据分析中的有效性.     

改进ICA算法及其在作物光谱分类中的应用

针对传统的固定点算法对分离矩阵初始值敏感的问题,提出一种改进的独立分量分析(ICA)算法,通过在传统的算法核心迭代过程中加入搜索因子,降低算法对矩阵初始值的依赖,提高处理效率。将ICA算法应用于作物精细光谱的分类,分别利用传统固定点算法和改进的固定点算法对混合光谱进行信息提取与分离。实验证明,改进的ICA算法在与传统算法作物光谱分类效果相当的情况下,迭代次数减少26%,提高了独立分量的分离效率,是一种有效的作物光谱分类方法。     

基于改进独立分量分析的高光谱数据分类研究

高光谱数据波段数目多,光谱信息量大,采用传统的分类方法无法取得较好的精确分类效果.针对上述问题,结合独立分量分析(ICA)和概率神经网络(PNN)在高光谱数据特征提取及分类中的优势,提出了一种改进的独立分量分析与概率神经网络相结合的高光谱数据分类方法,首先采用改进的独立分昔分析对高光谱数据进行降维,然后采用概率神经网络对提取的独立分量进行分类.通过仿真实验结果表明,方法可以在获得较高分类精度的同时大大节省分类的时间.     

基于独立分量分析的高光谱遥感影像决策树分类

为解决高光谱遥感影像波段众多所带来的信息丰富与“维数灾难”间的矛盾并提高分类精度,针对传统特征选择方法信息损失大的缺陷,基于EO-1 Hyperion高光谱遥感影像,采用独立分量分析(ICA)和决策树分类(DTC)方法联合运作流程,开展影像的地物分类实验研究,提出了ICA-DTC模型。首先运用ICA方法对影像进行特征提取,并以所提取的独立分量特征及其他地理辅助要素组成分类指标集;继而选择适当的指标组合和阈值设定判别规则,建立DTC模型进行影像的地物分类;最后将分类结果与传统最大似然分类法进行比对。结果显示：从分类的总体精度看,前者可达89.34%,高出后者18.8%;从单一地物的分类精度看,前者仅水体的精度略低于后者,而其他11种地物的精度都高于后者。理论分析与实验结果均表明,ICA-DTC模型可有效提高复杂地形条件下的地物分类精度。     

采用独立分量分析Zernike矩的遥感图像飞机目标识别

为了提高遥感图像目标自动识别系统的准确性,提出了一种新的采用独立分量分析(ICA)Zern ike矩的飞机目标识别方法.首先对分割后的目标区域进行独立分量分析处理,将待识别目标形状转换到标准形式,然后对标准化后的图像目标提取Zern ike矩作为特征向量进行识别.通过实验表明此方法具有鲁棒性,能有效地消除遥感图像目标尺度、旋转、平移、反转和扭曲影响,能够有效地识别遥感图像飞机目标.     

基于主分量和独立成分分析的多光谱目标检测

不同材料的物体具有不同的光谱特性, 基于这一原理, 可以利用多光谱图像数据对不同的目标进行检测。对于具有相似或相同外形特征( 颜色和形状) 的物体, 利用全色图像一般达不到检测与识别的目的; 利用传统的多光谱目标检测方法, 则因计算量较大, 识别精度低等, 达不到满意的效果。提出了一种基于主分量与独立成分分析相结合的多光谱目标检测的新方法。通过对多光谱图像数据进行主分量分析, 可以降低多光谱的维数, 去掉冗余成份, 保留其主要信息; 对降维后的数据再进行独立成分分析, 提取各种目标的光谱特性, 实现目标的检测与识别。将这两种方法有机的结合起来, 发挥各自的优点, 实现对多光谱图像目标快速的检测与识别。以真假树叶( 真树叶和塑料树叶) 为例, 验证了该方法的有效性和正确性。     

独立分量分析在图像特征提取中的应用

本文探讨了独立分量分析在图像特征提取方面的应用.对一组自然景色图像进行独立分量分析,结果产生一组具有空间、频域的局部性及局部的方向选择性的视觉滤波器,这组视觉滤波器输出的独立元就是图像的特征(图像中的边缘和线段).利用此项技术,我们将无监督学习技术(独立分量分析)和有监督学习技术(支持向量机)相结合,提出了一种新的脸谱识别方法--基于独立分量分析和支持向量机的脸谱识别方法.利用ORL脸谱库进行脸谱识别实验以检验新方法的有效性.实验结果显示,新方法的识别率明显优于经典的特征脸方法.     

基于独立分量分析的高光谱图像降维与压缩算法

论文提出了一种基于快速独立分量分析的高光谱图像降维算法.利用虚拟维数算法估计需要保留的独立分量数目,采用非监督端元提取算法自动获取端元矢量,并对快速独立分量分析的混合矩阵进行有效初始化.采用最大噪声分离变换对原始数据进行预处理,利用快速独立分量分析从变换后的主分量中依次提取出各端元对应的独立分量,最后对各个独立分量分别实施无损压缩.实验结果表明,该算法降维后的独立分量具有较好的地物分类性能,并且可以获得较好的压缩性能.     

基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法

多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.     

基于独立分量分析的二级指纹分类算法

针对传统指纹分类算法分类不均衡的缺陷,提出一种基于独立分量分析的二级指纹分类算法。从高阶统计相关性角度出发提取一组特征指纹图像,以该组图像为基,利用该组图像构成的特征空间将指纹图像线性表出,结合系数向量和Henry分类模式将指纹库细分为11个子类,建立二级索引。应用结果表明,该算法可节省运算时间,降低复杂度。     

基于可拓分类器的高分辨率遥感影像分类

可拓学作为一种新的人工智能方法,在遥感图像智能分类研究中应该有着广泛的应用前景。本文以无人驾驶的小飞机在低空拍摄的高分辨率遥感影像的分类为例,说明了可拓分类器的构造和使用。实验结果表明,像元分类精度达到了91.1%,Kappa系数达到0.893,具有较高的图像分类精度。     

基于卷积神经网络的青海湖区域遥感影像分类

科学准确的获取青海湖区域土地覆盖分类对于研究该区域生态环境变化有着重要的意义.本文使用30米分辨率的LandSat 8 OLI青海湖区域遥感影像数据展开相关研究,30米分辨率属于中等分辨率,当前中分遥感影像的分类方法尚存在特征提取困难、分类精度不高等问题.本文借鉴GoogLeNet Inception结构,设计并提出了一种卷积神经网络模型进行特征提取及分类,分析了用于样本生成的邻域窗口尺寸对分类结果的影响,并与最大似然分类和SVM分类方法进行比较.结果表明,在窗口尺寸为9×9时,CNN模型的总体分类效果最好,且CNN的分类结果明显优于最大似然分类方法和SVM.     

基于多线性独立成分分析的掌纹识别

为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求。     

基于NBICA的盲反卷积方法

在线性系统假设下,根据地震记录估计地震子波和反射系数序列是一个典型的盲反卷积过程。针对带状独立分量分析反卷积方法对噪声敏感的缺点,提出一种的基于高斯矩的噪声带状独立分量分析反卷积方法,并利用邻近道间的相关信息实施子波提取。实验结果表明,对于带噪地震数据的盲反卷积,该算法性能更优。     

多源遥感影像分形特征分析

分形理论在遥感影像地物空间结构及其变化规律研究方面具有很大优势。本文使用三折线拟合法确定"无标度区间",改进传统的分线分维数计算方法,使分线法的计算结果具有实际意义并且更为准确。利用改进后的分线法对多源遥感影像进行分形特征研究,发现城区、田地、山体植被、水体等典型地物的分维特征在不同空间尺度遥感影像上比较相似,在同一尺度遥感影像上又具有比较明显的方向性特点。这些特征为更有效地进行遥感影像地物识别提供了重要参考。     

一种基于独立分量分析的数字水印算法

提出一种基于独立分量分析的图像水印算法.该算法把一幅二值水印图像嵌入到原图像的小波逼近子图中,检测时利用快速独立分量分析方法来提取水印.实验结果表明,该算法加入的水印可以被恢复,并且具有一定的鲁棒性.     

基于MTF的遥感影像复原算法研究

对引起遥感影像模糊的因素进行了分析,从光学系统、大气及传感器与地面的相对运动三方面出发,导出了遥感影像的调制传递函数,从而利用维纳滤波算法对遥感影像进行复原处理。考虑到遥感影像数据量大的问题,对图像采用分块处理的方法。实验结果表明该方法能有效的对退化的遥感影像进行复原。