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基于小波变换和支持向量机的彩色纹理识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高纹理图像的识别率,提出了一种将颜色信息融入到纹理识别中的新方法--基于小波变换和支持向量机的彩色纹理识别.首先将彩色纹理图像转化到HSV彩色空间,用小波变换进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征,然后用SVM对不同的特征进行纹理分类识别.对不同的彩色自然纹理图像进行了实验,并将结果与已有的进行了比较.实验结果证明,此方法的正确识别率比较高. 相似文献
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为了提高图像分类的准确率,提出了一种遗传算法优化特征权值的支持向量机图像分类(GA-SVM).首先分别提取图像的颜色和纹理特征,然后采用改进遗传算法确定特征权值,最后采用支持向量机建立图像分类器,并对corel图像库进行仿真测试.结果表明,相对于其他图像分类算法,GA-SVM提高了图像分类精度. 相似文献
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利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类。首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程度。实验结果表明本文的方法有效提高了图像分类的准确性。 相似文献
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提出了一种根据局部特征进行图像描述和自动学习的识别算法.该算法能对地表遥感图像进行外貌分析,利用地貌特征进行图像分割,识别出图像中的丘陵、森林、沙漠、冲积扇.等地形.通过用一个大小可变的、边界模糊的窗口对图像进行大量取样,再利用这些样本来训练支持向量机,并使用该支持向量机进行模式分类,进行基于某些类型局部模式的相似性的自组织聚集,从而获得对遥感图像的整体性描述或理解.最后给出该方法在一些真实的遥感图像中的运用和分类实验的结果.应也适合拓展到其它具有纹理特征的模式识别问题. 相似文献
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云检测是遥感图像处理和应用的前提,针对遥感图像云检测的准确率容易受到薄云及似云地物影响的挑战,提出一种结合遥感影像灰度、纹理和频率特征的层次支持向量机云检测算法.该方法首先采用简单线性迭代聚类算法将遥感图像分割为像素块,再采用一种层次支持向量机分类器对遥感图像以像素块为单位进行云检测.层次支持向量机的第一层将像素块初步... 相似文献
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磁共振脑图像的是医学诊断中的一种重要的手段,在此主要研究磁共振脑图像的组织分类。分类以脑图像各组织的纹理特征为依据。在试验过程中采用区分度较高的特征值,组成特征向量,作为支持向量机的输入,用改进的支持向量机进行分类。在特征向量数据优化和支持向量机参数寻优的条件下,可以取得较好的分类效果。 相似文献
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图像分类技术一直以来是图像处理的一个难题,特别是基于内容的网络图像实时搜索和过滤是图像快速分类的基础,利用图像的颜色特征和纹理特征在局部区域进行图像分类,并对敏感区域利用支持向量机SVM分类器来实现多特征的分类,可以快速实时的实现图像分类。 相似文献
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一种基于集成学习和特征融合的遥感影像分类新方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对多源遥感数据分类的需要,提出了一种基于全极化SAR影像、极化相干矩阵特征、光学遥感影像光谱和纹理的多种特征融合和多分类器集成的遥感影像分类新方法.对全极化PALSAR数据进行预处理和极化相干矩阵特征提取,利用灰度共生矩阵计算光学和SAR影像的对比度、逆差距、二阶距、差异性等纹理特征参数,并与光谱特征结合,形成6种组合策略.利用集成学习方法对随机森林分类器、子空间分类器、最小距离分类器、支持向量机分类器、反向传播神经网络分类器等分类器进行组合,对不同组合策略的遥感影像特征集进行分类.结果表明提出的基于多种特征和多分类器集成的新方法很好地利用了主被动遥感数据在不同地表景观类型提取上的潜力,综合了多种算法的优势,能够有效地提高总体精度和各类别的分类精度. 相似文献
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纹理识别是计算机视觉领域一个重要的课题,本文研究了统计几何特征(SGF)纹理分析方法并与向量机结合构建分类系统。对支持向量机(SVM)的多分类方法的实现,构建了粗分类和细分类相结合的多分类器,实现了纹理图像的准确划分,为有效纹理特征的表示奠定了基础。本文对统计几何特征提取方法进行了研究,利用图像函数图来进行纹理描述,使用一个可变的阈值把一幅灰度纹理图像切割成一系列二进制图像,由二进制图像的连通域、几何拓扑属性推导纹理描述特征。实验结果表明,统计几何特征具有非常强的纹理描述能力,同时能够克服图像的旋转。 相似文献
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应用Gabor小波和支持向量机的纹理分类 总被引:1,自引:1,他引:0
针对现有纹理分类算法的局限性,提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的纹理分类算法.首先提取纹理Gabor分解后各子带的均值和方差作为特征向量,进而利用支持向量机算法实现分类.实验结果表明,与传统的分类方法相比,Gabor小波和支持向量机相结合能有效地提高分类正确率. 相似文献
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针对高分辨率遥感影像多尺度、空间分布复杂以及特征繁多的特点,从遥感影像特征提取的尺度效应以及各类地物显著性特征各异入手,提出了基于多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类的方法。该方法构建最优尺度分割函数模型,寻找出各地物的最优尺度,分别提取影像的纹理、颜色和形状特征。在此基础上,利用各地物特征的显著性差异实现多尺度下多特征的加权融合。该加权融合方法突破了常规的最优尺度分割算法未能充分考虑各类地物特征差异性的局限性,通过分析各类地物的显著性,建立了各个特征在分类中所占权重的模型。实验结果表明:相对传统无监督分类算法,该方法准确率提高约7%,且运行效率高。 相似文献
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基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术 总被引:1,自引:0,他引:1
结合主成分分析(PCA)和K均值聚类算法(K-means)的特点,本文提出了一种对卫星遥感图像进行颜色特征提取的PCA-K-means算法.该算法去除了图像的R、G、B之间的相关性,在动态聚类的基础上,采用基于区域分类的空间一致性原则合并空间信息,使得该方法能高效的描述卫星图像的颜色特征.实验结果表明,该方法识别性能好,准确度高,是对多频谱遥感图像的颜色特征提取的一种有效的方法. 相似文献
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针对传统BoF模型无法有效利用图像颜色及纹理来更好地表述果蔬特征的问题,文中提出了一种在BoF模型中进行多特征融合的果蔬图像分类算法。该算法首先提取并融合图像的颜色矩和SURF特征形成SURFC特征描述子;然后分别对CLBP及SURFC特征进行K-均值聚类以生成特征词典,并使用特征词典对所有特征量化编码;最后使用SVM对编码结果进行训练得到分类器并识别。实验结果表明,BoF模型融合颜色和纹理特征后,在果蔬图像分类效果上明显优于单一特征或者其他特征融合的BoF模型,识别率最高可达到94%,更适合果蔬图像分类。 相似文献
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针对由实际遥感地物类型难以确定导致的多光谱遥感影像变化检测精度较低的问题,提出一种基于SVM混合核的遥感图像变化检测。首先利用CVA算法构造差异影像,其次利用灰度共生矩阵提取差异影像的纹理特征与差异影像的灰度特征组成特征向量,接着利用差异影像的直方图选择置信度高的训练样本,并利用构造的SVM混合核进行训练得到分类超平面,最后利用SVM混合核函数对差异影像进行二分类得到最后的变化检测结果。实际遥感数据验证结果表明,所构造的SVM混合核函数用于多光谱遥感影像变化检测中是可行、有效的。 相似文献
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基于深度学习的红外遥感信息自动提取 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高红外遥感图像地物
信息自动提取的精确性,同时避免人工提取遥感
信息的低效性,提出了一种基于UNet深度学习模型
的遥感信息提取算法。该算法用于从红外遥感图像中分割
出5类地物信息(包括道路、建筑、树木、农田和水
体)。首先,对分辨率高但数量较少的训练数
据进行小像幅的随机裁剪,并对其进行相应的数据增
强处理。然后搭建UNet深度学习模型,并用它
自动提取遥感图像的特征信息。采用交叉熵损失函数
以及Adam反向传播优化算法对该模型进行训练,并对测
试样本中的5幅遥感图像进行精确的地物信息提取。最后,运
用Jaccard指数对测试结果进行精度评定。实验结果表明,该
方法对高分辨率红外遥感图像信息和可见光
遥感图像信息进行了充分融合,对于不同种类地物
的定位和分类都取得了较高精度。 相似文献