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针对高光谱影像分类问题,提出了基于深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法.首先将高光谱数据立方体看作一组特征序列;然后利用深度卷积循环神经网络构建特征序列的依赖关系,并采用"预训练+微调"的训练策略对深层网络模型进行训练,从而使得所设计的深层网络在训练样本较少的情况下也能得到更加充分的优化.在Pavia大学和Indian Pines数据集上的试验结果表明,构建的深度卷积循环神经网络的分类精度比RNN方法分别提升了9.49%和5.8%. 相似文献
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为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献
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从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。 相似文献
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基于广义Hough变换的不规则形状目标提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于广义Hough变换的不规则形状目标的提取方法。该方法主要包括目标参数描述和目标提取两部分。实验表明,该方法精度好、效率高。 相似文献
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针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。 相似文献
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机载视频影像运动目标检测与跟踪技术 总被引:1,自引:0,他引:1
运动目标检测跟踪是一项新兴热点技术,其处理的主要对象是视频影像数据,核心是实现对视频影像数据中运动物体的检测及跟踪.以机载视频数据为研究对象,对这项技术进行了较为深入的分析.将运动目标检测跟踪技术划分为视频影像预处理、目标检测及运动跟踪3个功能部分,并分别分析与之相关的技术方法,阐明该类问题的解决思路和探索方向. 相似文献
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