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高光谱图像在有标签样本数目较少的情况下进行分类时,除了利用光谱特征外,空间纹理特征也是必不可少的。本文提出了一种利用多尺度多方向局部二值模式(LBP)描述子获取纹理特征,并结合超像素级指导决策的支持向量机分类方法。首先,本文方法将传统LBP描述子改进为多尺度多方向LBP描述子,一方面充分考虑了邻域像素之间的关系,另一方面在计算时分别考虑了水平垂直方向和对角方向。其次,在利用统计直方图获得纹理特征时,采用了多个尺寸窗口组合的方式,以获得多范围、高精度的纹理特征。第三,对传统的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割方法进行改进,重新定义了光谱距离并引入了纹理特征距离,获得更精确的超像素分割图。最后,利用超像素分割图结合多数投票策略,对分类结果进行进一步的指导校正。实验表明,本文方法能够更有效的提取纹理特征,再结合超像素分割图的指导决策,进一步提升高光谱图像的分类性能。 相似文献
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高光谱图像数据体现为波段多、地物标签获取困难大、谱信息抗干扰能力弱等特征,容易引起维数灾难、光谱空间变异性等问题,从而影响分类器的分类精度。针对这些问题,本文将负相似信息引入到拉普拉斯支持向量机(Laplacian Support Vector Machine, LapSVM)的流形正则化项中,提出了一种引入负相似的拉普拉斯支持向量机(Dissimilarity in Laplacian Support Vector Machine, Diss-LapSVM)分类算法,抑制光谱空间变异对分类结果的影响。同时,本文提出利用线性近邻传播(Linear Neighborhood Propagation, LNP)算法构造图的拉普拉斯矩阵,更有效地引入无标签样本的信息。实验结果表明,本文算法的分类精度得到了提高,特别是对光谱特征相似的地物。 相似文献
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在科技快速发展的时代背景下,我国逐渐步入了信息化时代.数字电视作为人们信息获取的重要路径,也需要结合时代特点来做出对应调整,才能够满足人们的各种要求,适应时代发展.将结合实际情况,对数字电视信号的发射与接收技术进行详细分析,以期为今后开展的有关工作提供宝贵参考. 相似文献
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利用向量自回归模型和脉冲响应函数以及结构性通胀模型考察了投资"潮涌"现象对通胀水平的冲击,深入阐述了产能过剩与通货膨胀并存的具体原因以及长期产能过剩条件下通胀与通缩转换的可能性.指出投资"潮涌"拉动了基础原材料行业的需求,引发物价水平上升.同时,工农业部门生产率差距也倒逼着农产品价格不断上涨,推高通胀水平.地方政府和国企的投资冲动、制造业在CPI中比重较低以及通胀成因复杂是我国产能过剩与通胀并存的真正原因,从长期来看,产能过剩行业的生存空间日益缩小,投资拉动需求推高价格上涨的传导机制不可持续,通胀向通缩转换具有很大可能性.最后,给出了相应的政策建议. 相似文献
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基于新型光谱相似度量核的高光谱异常检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新型光谱相似度量核函数,并应用于高光谱异常检测.由于高斯径向基核函数是基于光谱向量间欧式距离的度量,其对于光谱向量间距离变化的适应性较强,而对于因光照强度变化,阴影和遮挡等引起的同种地物光谱变化的适应性较弱,使得基于高斯径向基核的高光谱异常检测算法性能下降.为解决该问题,从光谱曲线形状描述出发,基于光谱相似度量提出了光谱相似度量核函数.通过理论分析和真实高光谱数据异常检测实验检验,实验结果说明相对于高斯径向基核函数,光谱相似度量核函数具有一定的优越性,能改善基于核方法的高光谱异常检测算法的性能. 相似文献
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图像通道传输失真通常按线性失真、非线性失真和无用调制(杂波)分类的。无用调制是指出现于图像通道输出端的载波和有用调制信号外的所有无用分量,其作用取决于其与有用调制信号的相对大小,因而通常用信杂比的概念来衡量。视频杂波通常分为连续随机杂波(简称随机杂波)和周期性杂波两种。随机杂波和周期性杂波都是有害信号, 相似文献
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高级对地观测遥感器(ALI,TheAdvancedLandImager)是美国宇航局(NASA)新千年计划(NMP,NewMillenniumProgram)中对地观测EO-1(EarthObservation)任务的有效载荷。EO-1任务的目的是通过空间飞行来验证与下一代卫星相关的高级技术,所搭载的对地观测遥感器光学系统采用三反式设计,垂直于轨道横向方向的视场角达15°,反射镜材料为碳化硅(SiC)。遥感器的波长范围是从可见光到短红外的10个光谱波段,采用了多光谱探测器和多光谱滤光阵列的融合技术。 相似文献
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针对单一的滤波器提取高光谱图像空间纹理信息时不能获得完整的图像特征的不足,提出一种结合双边滤波和域转换标准卷积滤波的高光谱图像分类算法.该方法采用空间信息自适应融合的分类寻优,先对高光谱波段进行抽样分组,再用双边滤波和域转换标准卷积滤波对分组后的波段进行滤波,两种空间信息进行线性融合后交由支持向量机完成分类.实验表明,相比使用光谱信息、高光谱降维、空谱结合的支持向量机分类方法和边缘保持滤波以及递归滤波的方法,本文所提算法对高光谱图像的分类精度有较大提高,在训练样本仅为5%和3%的情况下,对印第安农林和帕维亚大学图像的总体分类精度分别达到了96.95%和97.89%,比其他算法高出213个百分点,验证了该方法在高光谱图像分类的有效性. 相似文献