基于多特征融合技术的商品图像分类

针对网上商品图像的特点,提出了一种多特征融合的分类方法。本文针对颜色和商品图案风格两方面对图像进行分类。首先对商品图像进行分割,再提取特征,颜色特征选择提取颜色直方图特征和颜色矩特征;提取PHOG和SIFT特征来描述图案风格。然后采用基于决策的加权融合方法将两种特征结合起来进行分类,最后在数据集上进行实验,与仅用单一特征分类和使用普通多特征拼接方法作比较,使用本文融合特征的方法进行分类准确率较高,并且其准确率有8%~10%的提升。实验结果表明本文提出的方法是一种有效的商品图像分类方法。     

基于多特征组合的彩色遥感图像分类研究

为了解决利用单一特征对彩色遥感图像进行分类效果不理想、普适性不强等问题,提出了一种基于颜色和纹理特征组合的支持向量机彩色遥感图像分类方法。该方法尝试将彩色遥感图像的颜色信息和纹理信息相结合作为支持向量机算法分类的特征向量,据此对遥感影像进行分类,并进行了实验验证。结果表明,颜色和纹理特征组合的支持向量机分类方法能够取得较高的分类精度,其分类效果优于传统的单一颜色或纹理特征分类,是一种有效的彩色遥感图像分类方法。     

基于特征融合方法的高光谱图像分类综述

高光谱图像中包含丰富的光谱特征和空间特征,这对地表物质的分类至关重要.然而高光谱图像的空间分辨率相对较低,使得图像中存在大量的混合像素,这严重制约物质分类的精度.受到观测噪声、目标区域大小及端元易变性等因素的影响,使得高光谱图像的分类仍然面临诸多挑战.随着人工智能和信息处理技术的不断进步,高光谱图像分类已成为遥感领域的...     

基于双重注意力机制的遥感图像场景分类特征表示方法

针对遥感图像场景分类面临的类内差异性大、类间相似性高导致的部分场景出现分类混淆的问题,该文提出了一种基于双重注意力机制的强鉴别性特征表示方法.针对不同通道所代表特征的重要性程度以及不同局部区域的显著性程度不同,在卷积神经网络提取的高层特征基础上,分别设计了一个通道维和空间维注意力模块,利用循环神经网络的上下文信息提取能...     

基于双重注意力机制的遥感图像场景分类特征表示方法

针对遥感图像场景分类面临的类内差异性大、类间相似性高导致的部分场景出现分类混淆的问题,该文提出了一种基于双重注意力机制的强鉴别性特征表示方法.针对不同通道所代表特征的重要性程度以及不同局部区域的显著性程度不同,在卷积神经网络提取的高层特征基础上,分别设计了一个通道维和空间维注意力模块,利用循环神经网络的上下文信息提取能力,依次学习、输出不同通道和不同局部区域的重要性权重,更加关注图像中的显著性特征和显著性区域,而忽略非显著性特征和区域,以提高特征表示的鉴别能力.所提双重注意力模块可以与任意卷积神经网络相连,整个网络结构可以端到端训练.通过在两个公开数据集AID和NWPU45上进行大量的对比实验,验证了所提方法的有效性,与现有方法对比,分类准确率取得了明显的提升.     

二元互补序列的特征序列

本文引入互补序列的特征序列的概念,定义每个互补序列包含两种特征序列,分别记为1-特征序列和2-特征序列.特征序列对研究互补序列的特性具有重要意义.经分析发现当序列长度时N≥4,可以根据特征序列来判断互补序列等价类空间大小是32还是64,这对实际应用中互补序列的选取具有一定意义;本文对互补序列的各种构造方法进行了分析,发现通过每种构造方法构造出的互补序列其特征序列均具有某种特性,本文论证得出可以通过特征序列来判断互补序列是否是可构造的以及可以由哪种构造方法构造,并通过特征序列证实了长度为20的互补序列的核的存在性.     

结合特征选择和大尺度谱聚类的极化SAR图像非监督分类

非监督分类是极化SAR图像解译的重要手段,但其分类结果易受到高维特征的影响。针对此问题,本文提出一种结合特征选择和大尺度谱聚类的极化SAR图像非监督分类方法。该方法首先深入分析并提取了极化SAR图像分类中常用的特征参数,包括基于测量数据及其简单线性变换的特征和极化目标分解的特征。然后通过聚类森林特征选择算法进行特征降维处理,去除冗余信息。最后利用过分割产生代表点并构建原始数据与代表点间的二分图,通过大尺度谱聚类算法完成图像的非监督分类。实验结果表明,该方法能够选取有效的特征组合,并得到较为满意的分类效果。      

一种基于图像特征的图像分类方法

图像分类是色域匹配的关键环节,不同类型的图像采用不同的匹配方法.针对如何有效分类图像,设计了一种基于图像特征的图像分类算法.首先建立图像颜色的三个通道特征统计模型和基于空间灰度级的纹理统计、边缘特征的统计模型,然后根据模型计算出图像的三类特征值,利用特征统计评判和神经网络技术分析计算数据,最后得出图像类型.实验结果表明,算法有较高的分类精度.     

基于决策树的Landsat多光谱影像分类方法

构建了一种结合光谱特征和纹理特征的多光谱影像决策树分类方法.以Landsat-7影像作为试验数据,通过分析Landsat-7影像的光谱特征值及NDVI、NDWI和NDBI特征值,确定各类地物的综合阈值,同时运用灰度共生矩阵对影像进行纹理信息提取,得到对比度、熵、逆差矩和相关性等纹理特征图像.在此基础上,运用决策树分类法...     

基于图像的产品检测软件的设计

在数字图像处理技术得到广泛应用的背景下,使用数字图像技术对产品优劣进行测量成为测量技术中的一个发展方向。通过分析数字图像测量应用系统的结构和产品结构以及数字图像算法的特点,可以划分出产品检测平台软件的各个主要功能。然后就可以进一步设计在Windows操作系统下使用VC＋＋6．0软件开发平台开发基于图像的产品检测软件的方案和方法。最后提出了此软件中主要功能的设计方案以及实现方法。通过具体的机器调试,实践证明,使用此软件来做图像测量能够很好地判断产品的缺陷。     

红外偏振和光强图像差异特征分类树的构建

红外偏振和光强图像差异特征分类是融合算法随着差异特征类型的变化而自适应变化的前提。构建了差异特征分类树,以此实现差异特征分类。首先分析红外偏振和光强成像的差异特性,依据其成像差异特性构建分类树第1层差异的类别;然后对多组图像统计并描述第1层差异类别下的各差异信息,依据统计结果构建第2层差异的类别;最后提取红外偏振和光强图像的差异特征,将其按照差异特征分类树进行分类。实验表明,所建立的差异特征分类树可将红外偏振和光强图像的差异特征分类。     

基于空-谱特征K-means的长波红外高光谱图像分类

高光谱图像(hyper spectral imagery,HSI)分类已成为探测技术的重要研究方向之一,同时也在军事和民用领域得到广泛运用.然而,波段数目巨大、数据冗余、空间特征利用率低等因素已成为高光谱图像分类的挑战,且现有的高光谱分类大多利用可见光或短波红外高光谱数据分类.针对这些问题,本文提出了一种基于光谱和空间特征的K-means分类方法.首先提取空间特征,然后将光谱与空间特征相结合并降维,最后引入K-means算法得到较普通K-means更佳的分类结果.并将此算法运用在长波红外的高光谱图像分类中.     

一种新的基于曲线拟合的干涉光谱图像压缩算法

干涉光谱图像具有自身的特点,相邻谱线之间的相关性较弱,谱线数据也有自身的特征,主干涉区域数据变化剧烈,而其它区域的数据呈现单调变化的趋势。根据这些特点,该文提出一种数据区域分类方法对光谱数据进行分类处理,将一根谱线的数据分为主干涉区域与非主干涉区域两类,主干涉区域采用数据相似匹配进行描述,而对非主干涉区域采用二次曲线拟合方法进行数据分析,这种数据分析方法有利于提高该类图像编码效率。仿真结果表明,该方法可以降低无损压缩输出码率达0.2-0.4bpp,并且可以提高有损压缩压缩效率。     

基于标记密度分类间隔面的组类属属性学习

类属属性学习避免相同属性预测全部标记,是一种提取各标记独有属性进行分类的一种框架,在多标记学习中得到广泛的应用。而针对标记维度较大、标记分布密度不平衡等问题,已有的基于类属属性的多标记学习算法普遍时间消耗大、分类精度低。为提高多标记分类性能,该文提出一种基于标记密度分类间隔面的组类属属性学习(GLSFL-LDCM)方法。首先,使用余弦相似度构建标记相关性矩阵,通过谱聚类将标记分组以提取各标记组的类属属性,减少计算全部标记类属属性的时间消耗。然后,计算各标记密度以更新标记空间矩阵,将标记密度信息加入原标记中,扩大正负标记的间隔,通过标记密度分类间隔面的方法有效解决标记分布密度不平衡问题。最后,通过将组类属属性和标记密度矩阵输入极限学习机以得到最终分类模型。对比实验充分验证了该文所提算法的可行性与稳定性。

     

基于SCCH特征描述子的图像匹配算法

针对局部特征匹配算法面临的鲁棒性和实时性难以兼顾的问题,该文提出了一种基于带符号对比上下文直方图(SCCH)特征描述子的图像匹配算法。用Harris算子在高斯金字塔图像上提取多尺度特征点以减少所需处理的数据量,利用特征点邻域的区域灰度差异均值构建特征描述子,降低特征描述子的生成复杂度和维度,保留灰度差异均值的正负性信息以增强特征描述子的鲁棒性和可区别性,用特征描述子间的绝对值距离作为相似性度量以减少特征点匹配的计算量。实验结果表明,该文算法不仅对图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化、较小视角变化保持不变性,而且匹配速度较快。     

基于共享特征相对属性的零样本图像分类

在利用相对属性学习实现零样本图像分类中,现有的方法并没有考虑属性与类别之间的关系,为此该文提出一种基于共享特征相对属性的零样本图像分类方法。该方法采用多任务学习的思想来共同学习类别分类器和属性分类器,获得一个低维的共享特征子空间,挖掘属性与类别之间的关系。同时,利用共享特征来学习属性排序函数,得到基于共享特征的相对属性模型,解决了相对属性学习过程中丢失属性与类别关系的问题。另外,将基于共享特征的相对属性模型用于零样本图像分类中,有效提高了零样本图像分类的识别率。实验数据集上的结果表明,该方法具有较高的相对属性学习性能和零样本图像分类精度。     

基于几何和纹理特征的表情层级分类方法

针对表情识别,为提取对个体差异鲁棒性更强的特征,并有效利用特征自身分布特性,本文提出基于几何和纹理特征的表情层级分类方法.首先,构建基于中性脸相似度的几何特征提取方法,自动匹配样本相似中性脸,提取特征点比例系数几何特征;然后,利用充分矢量三角形提取纹理特征;最后,给出表情层级分类框架,在三个层级下分别利用提取特征判定表情类别.所提方法在JAFFE库和CK库上的实验结果表明,本文方法取得了比基于一般几何和纹理特征的识别方法更好的效果,证明了本文方法的有效性.