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基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
能够从大量高分辨率遥感图像中识别出各种感兴趣的目标并进行归类,是一种具有广泛应用前景的技术需求.实验以MATLAB为平台,应用Gabor滤波器、高斯马尔柯夫随机场(GMRF)和灰度共生矩阵(GLCM)三种纹理图像特征提取算法对当前广泛应用于纹理图像分类的样本集brodatz光学数据库图像进行特征提取;然后在二分类支持向... 相似文献
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针对现有局部二值模式(Local binary pattern, LBP) 算法对光照反转变化敏感和特征描述力不足的问题, 本文提出一种基于局部补数-导数模式(Local complement and derivative pattern, LCDP) 的纹理表达方法. 其中, 局部补数模式(Local complement pattern, LCP) 用于编码原始图像空间中的近邻差分符号信息, 局部导数模式(Local derivative pattern, LDP) 用于编码不同尺度下(一阶和二阶) 高斯导数空间中的近邻差分幅值信息, 二者对光照反转和图像旋转均具有鲁棒性. 为实现对差分符号和差分幅值的联合统计, 同时维持特征的紧致性, 进一步提出基于均值采样的联合编码方案. 最后, 对联合编码的结果进行多尺度直方图特征表达. 实验表明, 该方法能够有效提高线性和非线性光照反转条件下纹理图像的分类精度. 相似文献
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提出了一种小波包变换和蚁群算法相结合的纹理分类新方法。首先采用小波包变换提取纹理图像的纹理特征向量,然后用蚁群算法进行训练和分类。实验表明小波包变换和蚁群算法应用到纹理分类领域,是一次有效的尝试。 相似文献
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.基于纹理和边缘的SAR图像SVM分类* 总被引:2,自引:0,他引:2
为实现SAR图像地物目标的有效分类,深入研究了基于灰度共生矩阵GLCM的四种纹理特征以及两个边缘特征。分析每个单独纹理或边缘特征在对SAR图像进行支持向量机SVM分类中对不同地物的分辨能力,选取不同的特征组合进行组合特征的SVM分类实验。对各种特征进行主成分分析PCA,并考察使用和不使用PCA两种情况下分类结果之间的差异。实验结果证明能量、边缘长度、对比度和相关度的特征组合在PCA作用下能够改善各类地物的分类精度,将总分类精度提高到90%以上。 相似文献
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医学图像分类是图像挖掘的一个重要研究领域.图像特征提取的质量直接影响分类的结果.针对着这种情况,提出了一种基于兴趣点的图像特征提取方法,首先通过滑动窗口区域的灰度变化提取图像的兴趣点,然后通过计算兴趣点邻域的方向测度提取特征数据,并用支持向量机(SVM)进行分类.实验结果显示,该特征在医学图像分类实验中取得了很好的效果. 相似文献
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中文文本分类中的特征选择研究 总被引:14,自引:0,他引:14
有多种特征选择算法被用于文本自动分类,YimingYang教授曾针对英文文本分类中的特征选择做过深入的研究,并得出结论:IG和CHI方法效果相对较好.考虑到该结论不一定适合对中文文本的分类,对中文文本分类中的特征选择方法进行研究,采用了包含500篇新闻的中文语料库对几种特征选择算法进行测试,结果表明:在测试的特征选择算法中,χ2估计方法无需因训练集的改变而人为调节特征阀值,并且分类准确率较高. 相似文献
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为了解决稀疏表示结构信息缺失的问题,从而更加准确地进行图像分类,本文提出一种新的基于结构约束的稀疏表示的图像分类方法。在对图像进行降采样的前提下,提取方向梯度直方图特征后的训练样本上构建稀疏线性编码模型,通过样本间的分布结构信息约束和?1范数最优化求解测试样本的稀疏系数x,利用稀疏系数均值法进行目标的分类识别。基于COREL图像库进行仿真验证,实验证明,基于结构约束稀疏表示的图像分类方法能够获得很好的识别性能,与非结构约束稀疏表示相比本文方法显著提高了图像分类的准确率。 相似文献
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为解决稀疏表示在提取全局纹理特征时受维数限制的问题,提出一种基于随机特征字典的特征提取及分类方法。方法利用稀疏系数中非零系数的分布特点,统计各图像块在稀疏分解过程中字典原子的使用频率,得到能突出纹理在稀疏域类别信息的直方图特征,进而实现分类。为提高分类准确率,通过随机投影将多尺度多方向的小波特征进行融合,并对其训练得到纹理描述能力更强的小波随机特征字典。在分类实验中,其分类准确率达94.79%,并能在噪声、光照条件影响下获得较好的鲁棒性,在分析全局纹理特征方面具有高效、稳定的特点。 相似文献
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稀疏表示分类中遮挡字典构造方法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
针对稀疏表示分类算法中遮挡字典维数高且无冗余的问题,提出一种遮挡字典构造方法.首先通过图像分块得到各级的遮挡基图像;然后将所有互不相同的遮挡基图像按字典顺序转化为向量,并用这些向量作为遮挡字典的列,从而构造出维数相对较低且具有一定冗余度的遮挡字典.实验结果表明,该方法不仅明显提高了稀疏表示分类算法对遮挡人脸的识别率,而且还能通过减少图像的分块级数降低稀疏分解的耗时量,提高运算效率. 相似文献
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该文提出一种新的道路分类方法,在灰度共生矩阵的基础上得到图像的纹理特征,并通过决策树模型得到道路图像分类的决策树。实验证明,该方法有着较高的准确率,其结果在分类方面有着简单易行的特点。 相似文献
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提出了一种称为核加权组稀疏表示分类器(kernel weighted group sparse representation classifier, KWGSC)的新型模式分类算法. 通过在核特征空间而非原输入空间引入组稀疏性和保局性,KWGSC能够获得更有效的鉴别性重构系数用于分类表示. 为获得最优重构系数,提出了一种新的迭代更新策略进行模型求解并给出了相应的收敛性证明以及复杂度分析. 对比现存表示型分类算法,KWGSC具有的优势包括:1)通过隐含映射变换,巧妙地规避了经典线性表示算法所固有的规范化问题;2)通过联合引入距离加权约束和重构冗余约束,精确地推导出查询样本的目标类别标签;3)引入l\\-2,p正则项调整协作机制中的稀疏性,获得更佳的分类性能. 人造数值实验表明:经典线性表示型算法在非范数归一化条件下无法找到正确的重构样本,而KWGSC却未受影响. 实际的公共数据库验证了所提分类算法具有鲁棒的鉴别力,其综合性能明显优于现存算法. 相似文献
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用贝叶斯网络对纹理图像建模,并基于此模型给出了一种纹理分类的方法.把纹理图像在一个窗口内各个像素的灰度值看作贝叶斯网络的一次实现,通过训练得到各类纹理所对应贝叶斯网络的结构和参数,用纹理图像像素点在网络中的条件概率分布作为特征进行纹理分类.实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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纹理分类广泛的应用于医学图像分析等领域,纹理图像的采集因拍摄角度的变化产生一定的旋转,本文提出一种基于角度径向变换的旋转不变纹理分类方法。首先采用角度径向变换方法对图像进行特征提取,分别得到图像的角向特征向量和径向特征向量;然后将提取出的2组特征向量结合起来作为图像的整体特征向量,利用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取Brodatz纹理库中的图像进行纹理分类测试,实验结果表明,该算法具有较好的旋转不变纹理分类效果。 相似文献
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为了对未知分类信息的三维模型进行分类,提出三维模型分类识别算法.首先以改进的形状直径函数(shape diameter function,SDF)特征描述符为基础对所有三维模型提取特征向量,并将未知分类信息的三维模型作为测试模型,在已知分类的三维模型数据库中找到与测试模型最相似的k个模型;然后在这k个模型中利用稀疏表示分类方法对测试模型进行识别;最后确定测试模型在三维模型数据库中的分类信息.实验结果表明,该算法简单且易于实现,具有较高的识别准确率及较强的鲁棒性. 相似文献