基于数据生成算法的睡眠分期方法

针对睡眠分期中样本不平衡问题,提出以最短路径为指标选取最优数据进行数据生成的思想,增加少数类样本的数量.基于Border-SMOTE算法,提出改进的iBorder-SMOTE睡眠数据生成算法.用密度峰值聚类算法确定待生成数据的簇类别区域,采用中心最短路径选取最优数据点进行数据生成,使用异变扰动方法对生成数据进行修正,保...     

一种用于多视角雷达图像配准的改进RIFT算法

由于复杂的成像机制，对于存在丰富地表附属物的城镇、村庄等区域，从不同角度获取的雷达图像间存在明显的非线性辐射畸变和阴影特征差异，使得现有的图像配准方法不再适用。为了解决这一问题，本文在辐射不变特征变换（Radiation-Variation Insensitive Feature Transform,RIFT）的框架下分别从特征计算和特征向量生成两个方面进行改进，提出了一种基于多特征描述和阴影感知的多视角雷达图像配准方法。在特征计算阶段，算法利用log-Gabor滤波器实部和虚部的空间域性质对雷达图像中两种不同特征进行提取，使单一的特征变化不再影响特征描述，增强算法对非线性辐射畸变的鲁棒性。在特征向量生成阶段，利用log-Gabor滤波器对阴影区域响应低的性质，实现对图像阴影区域的检测，并为受阴影影响严重的子邻域所生成的特征向量施加掩膜，有效消除了阴影特征差异对图像配准的影响。实验结果表明，针对多视角雷达图像配准问题，本文方法在均方根误差、成功匹配概率和正确匹配点数上优于现有算法，能够实现多视角下雷达图像的精确配准。