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阐述了贝叶斯方法的基本理论,讨论了分类中存在的先验概率等问题并给出了解决方案,贝叶斯方法适合在自动分类中应用.根据UC1网站提供的红酒数据,对分类器的性能进行了实验,结果达到了基本预期,在属性关联、属性容量方面还需要做进一步研究. 相似文献
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本文研究了基于峰值匹配的SAR图像目标分类问题,给出了一种利用方位角信息基于峰值匹配的SAR图像目标分类方法.该方法先对输入待分类SAR图像进行目标峰值提取,再基于提取的峰值进行目标方位角估计,然后根据该估计及其置信区间由模板SAR图像数据库检索出方位角位于该估计及该估计+180°置信区间内的所有SAR图像,并分别提取其峰值,这样即可通过寻找待分类SAR图像与由模板库检索的模板SAR图像目标峰值间的最佳匹配,实现目标分类.和不利用方位角信息的目标分类方法相比,本文方法显然具有更高的计算效率.另外,如何快速有效的确定待分类SAR图像与每一幅模板SAR图像目标峰值间的对应关系,计算其匹配度,是基于峰值匹配SAR目标分类中的另一个关键问题,针对该问题,本文提出了一种基于匹配代价函数表搜索的SAR图像目标峰值对应关系确定方法,该方法能在得到较好分类性能的同时,有效提高分类效率.实测MSTAR SAR图像数据的分类结果验证了本文方法的有效性. 相似文献
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不同波段的SAR图像进行融合,能够综合不同波段SAR图像的信息,得到包含更多信息的SAR图像。针对传统融合方法不能很好地处理SAR图像中边缘及纹理等细节信息的问题,该文提出一种基于双特征量的在非下采样Contourlet变换域融合的方法。对NSCT分解后的高频分量提出了一种基于区域能量和梯度两个特征量,采用平均与选择相结合的规则来计算高频子带系数。实验结果表明,该方法得到的融合图像在客观评价上要优于传统融合方法,这说明该方法在综合了不同波段SAR图像信息的同时能更好地保持细节信息。 相似文献
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本文提出了一种结合相干斑抑制的全极化 SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分类新方法.该方法先对图像数据做Pauli分解,获得三个极化组合通道,并分别用三种颜色表示这三个极化组合;再用独立分量分析稀疏编码(ICA-SCS)算法对各颜色通道进行相干斑抑制,最后把三个颜色通道混合,实现了对图像信息的分类.该方法很好的保留了极化通道间的相对相位信息,同时,相干斑抑制后的数据直接用于图像分类,不需要再做任何极化通道组合.对真实SAR图像的分类结果表明,该方法对分类效果和精度有明显改善. 相似文献
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针对可见光和近红外双波段场景分类存在图像标注样本少和特征融合质量低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征提取和朴素贝叶斯决策融合的双波段场景分类方法。首先,将基于预训练的CNN模型作为双波段图像的特征提取器,避免标注样本少导致的过拟合问题;然后,通过主成分分析降维和特征归一化方法,提高支持向量机的计算速度和每个波段的分类性能;最后,以双波段后验概率为朴素贝叶斯先验概率,构建了决策融合模型,实现场景融合分类。在公开数据集上的实验结果表明,相比单一波段分类和双波段特征级联融合分类方法,本方法的识别率有明显提升,可达到94.3%;比基于传统特征的最优方法高6.4个百分点,与基于CNN的方法识别率相近,且执行简单高效。 相似文献
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针对传统合成孔径雷达(SAR)图像目标识别存在精度低、效率差的问题,提出一种多姿态角模型SAR图像分类方法。根据SAR图像姿态角敏感特性,首先将数据集按照不同方式和间距进行划分,得到不同的数据集组合,其次利用卷积神经网络训练划分后的数据集得到不同组子模型,并将效果最好的一组子模型融合成一种多姿态角模型,最后使用稀疏表示的方法对待测样本进行姿态角的角度估计,获取其姿态角信息后送入多姿态角模型中进行模型匹配,得到图像分类结果。实验结果表明,所提方法的目标识别准确率高于传统算法,在姿态角变化较小的数据集中训练得到的模型能够对目标群体进行更精确的目标类别估计。 相似文献
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马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)广泛用于处理遥感图像的分类问题,然而MRF在构建极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像模型时未考虑其非平稳特性且对初始分类较为敏感,为此本文提出了一种基于加权合成核与三重马尔可夫随机场(Triplet Markov Field,TMF)的极化SAR图像分类方法.该方法依据训练样本在特征空间上的距离,提出了加权合成核函数权重系数的自适应确定方法以提高初始分类的精度和普适性;为充分考虑极化SAR图像的非平稳统计特性,利用TMF对极化SAR图像进行统计建模以实现贝叶斯分类.实验结果表明,与基于MRF的极化SAR图像分类方法相比,本文所提方法可获得更高的分类精度和更平滑的同质区域分类结果,而且本文方法能更好地保持图像边缘信息. 相似文献
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图像融合是图像信息的综合处理,是将同一对象的一个或更多的图像合成在一幅图像中,以便比原来的任何一幅图像更容易地为人所理解。介绍了图像融合的各种评价方法,包括:熵、交叉熵、交互信息量、均方误差、均方根误差、峰值信噪比。本文利用sym4小波变换的方法进行融合,将融合结果用各种量化评价方法进行了比较,结果表明交叉熵与交互信息量是行之有效的评价方法。 相似文献
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Among the supervised parametric classification methods, the maximum-likelihood (MLH) classifier has become popular and widespread in remote sensing. Reliable prior probabilities are not always freely available, and it is a common practice to perform the MLH classification with equal prior probabilities. When equal prior probabilities are used, the advantages in MLH classification may not be attained. This study has explored a hierarchical pixel classification (HPC) method to estimate prior probabilities for the spectral classes from the Landsat thematic mapper (TM) data and spectral signatures. The TM pixels were visualized in multidimensional feature space relative to the spectral class probability surfaces. The pixels that fell within more than one probability region or outside all probability regions were categorized as the pixels likely to misclassify. Prior probabilities were estimated from the pixels that fell within spectral class probability regions. The pixels most likely to be correctly classified do not need extra information and were classified according to the probability region in which they fell. The pixels likely to be misclassified need additional information and were classified by MLH classification with the estimated prior probabilities. The classified image resulting from the HPC showed increased accuracy over three classification methods. Visualization of pixels in multidimensional feature space, relative to the spectral class probability reforms, overcome the practical difficulty in estimating prior probabilities while utilizing the available information 相似文献
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针对复杂背景下多光谱红外舰船目标图像融合问题,根据不同谱段中目标与背景,杂波光谱特性的差异性,结合杂波产生随机性特点和不同谱段信息的相关性,提出了一种红外多谱段图像多级融合算法。首先根据不同谱段信息相互间关系进行融合分级,然后对同一级中图像分别进行NSCT分解,再采用基于局部能量比和基于局部能量加权的方法进行低频系数融合,采用基于尺度方差选大法进行高频系数融合,最后通过NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,本文提出的多级融合算法有效保留目标细节信息,增加信息量,利于目标检测。 相似文献
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本文研究多视极化合成孔径雷达(SAR)图象的相干斑抑制,提出多视极化白化滤波(MPWF)法,并进一步将它发展成具有多通道输出的全极化滤波器。本文还定量地分析了MPWF方法抑制相干斑的能力,并在理论上同全功率法、加权法和功率均衡法进行了比较。应用NASA/JPL机载L波段四视全极化SAR数据的试验结果验证了所提方法的有效性和优越性,也说明了MPWF处理能显著地提高SAR图象的分类精度。 相似文献
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This paper studies the speckle reduction in multi-look polarimetric synthetic aperture radar (SAR) image. A multi-look polarimetric whitening filtering (MPWF) method is presented and extended to form a fully polarimetric filter with multi-channel output. The paper also quantifies the speckle reduction amount achievable by the MPWF, and compares the MPWF with the span, weighting and power equalization methods. Experimental results with the NASA/JPL L-band 4-look polarimetric SAR data verify the effectiveness and superiority of the MPWF, and show that the MPWF is of great advantage for enhancing SAR image classification. 相似文献
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特征提取是合成孔径雷达目标识别关键技术与核心任务。为了更好地提取目标特征,稀疏约束将被添加在非负矩阵分解法中,并应用于图像目标特征提取,通过利用稀疏约束的非负矩阵分解方法对sAR目标图像进行分解,构建具有稀疏性的目标特征矢量,提高了特征矢量的类内相似性与类间差异性。利用基于支持向量机的分类方法对MSTAR数据进行目标识别试验,试验结果表明,添加稀疏约束的NMF方法与PCA、ICA以及一般NMF特征提取方法相比,能够显著提高目标识别的稳定性和准确率。 相似文献