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融合空谱特征的MR-KRVFL高光谱地物识别模型研究
1
作者
郭国璐
范玉刚
冯晓苏
《化工自动化及仪表》
CAS
2024年第2期284-293,共10页
针对高光谱图像复杂空谱特性影响地物识别模型分类精度的问题,提出一种融合空谱特征的流形正则化核随机向量函数连接网络(MR-KRVFL)高光谱图像地物识别方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割(ERS),获取对应的同质区域;其次,利用主...
针对高光谱图像复杂空谱特性影响地物识别模型分类精度的问题,提出一种融合空谱特征的流形正则化核随机向量函数连接网络(MR-KRVFL)高光谱图像地物识别方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割(ERS),获取对应的同质区域;其次,利用主元分析(PCA)对同质区域进行降维并提取其空谱联合特征;最后,基于空谱特征信息,构造核随机向量函数连接网络(KRVFL)地物识别模型,并对模型进行流形正则化约束,提高高光谱图像地物识别模型的泛化性能。将该模型应用于Indian Pines和Pavia University高光谱数据集,分类精度达到了96.84%和98.83%,证明所提模型的有效性。
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关键词
熵
率
超
像素
分割
高光谱图像
核函数
流形正则化
分类精度
地物识别
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职称材料
植物根系X射线CT图像序列分割方法研究
被引量：
2
2
作者
李毅红
王苏恺
+1 位作者
韩焱
陈平
《中国体视学与图像分析》
2017年第3期286-292,共7页
为解决土层CT图像边界模糊以及由于CT成像过程中的射束不均匀造成的灰度不一致等问题带来的分割技术难点,本文基于土层序列在三维空间上的连续性和规律性,针对植物根系CT序列分割与表征,研究了基于熵率超像素分割的随机游走算法。该方...
为解决土层CT图像边界模糊以及由于CT成像过程中的射束不均匀造成的灰度不一致等问题带来的分割技术难点,本文基于土层序列在三维空间上的连续性和规律性,针对植物根系CT序列分割与表征,研究了基于熵率超像素分割的随机游走算法。该方法通过熵率超像素分割方法将分割目标进行标记,再根据图像序列的结构连续性提出了自动获取分割种子点的方法,将获取的有效标记点作为随机游走算法的种子点对图像进行分割。实验结果表明,该算法解决了逐层搜索种子点的问题,可以较为准确地分割出复杂图像序列的目标区域,提高了算法效率。
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关键词
CT图像序列
图像
分割
空间连续性
熵
率
超
像素
分割
随机游走算法
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职称材料
题名
融合空谱特征的MR-KRVFL高光谱地物识别模型研究
1
作者
郭国璐
范玉刚
冯晓苏
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省人工智能重点实验室
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
2024年第2期284-293,共10页
基金
工业控制技术国家重点实验室(浙江大学)开放课题(批准号:ICT2022B06)资助。
文摘
针对高光谱图像复杂空谱特性影响地物识别模型分类精度的问题,提出一种融合空谱特征的流形正则化核随机向量函数连接网络(MR-KRVFL)高光谱图像地物识别方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割(ERS),获取对应的同质区域;其次,利用主元分析(PCA)对同质区域进行降维并提取其空谱联合特征;最后,基于空谱特征信息,构造核随机向量函数连接网络(KRVFL)地物识别模型,并对模型进行流形正则化约束,提高高光谱图像地物识别模型的泛化性能。将该模型应用于Indian Pines和Pavia University高光谱数据集,分类精度达到了96.84%和98.83%,证明所提模型的有效性。
关键词
熵
率
超
像素
分割
高光谱图像
核函数
流形正则化
分类精度
地物识别
Keywords
entropy rate super-pixel segmentation
hyperspectral image
kernel function
manifold regularization
classification accuracy
ground object recognition
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P407.8 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
植物根系X射线CT图像序列分割方法研究
被引量：
2
2
作者
李毅红
王苏恺
韩焱
陈平
机构
中北大学信息探测与处理山西省重点实验室
出处
《中国体视学与图像分析》
2017年第3期286-292,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61571404
61471325
+2 种基金
61601412)
山西省自然科学基金(No.2015021099)
山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划资助的课题
文摘
为解决土层CT图像边界模糊以及由于CT成像过程中的射束不均匀造成的灰度不一致等问题带来的分割技术难点,本文基于土层序列在三维空间上的连续性和规律性,针对植物根系CT序列分割与表征,研究了基于熵率超像素分割的随机游走算法。该方法通过熵率超像素分割方法将分割目标进行标记,再根据图像序列的结构连续性提出了自动获取分割种子点的方法,将获取的有效标记点作为随机游走算法的种子点对图像进行分割。实验结果表明,该算法解决了逐层搜索种子点的问题,可以较为准确地分割出复杂图像序列的目标区域,提高了算法效率。
关键词
CT图像序列
图像
分割
空间连续性
熵
率
超
像素
分割
随机游走算法
Keywords
CT image sequences
image segmentation
spatial continuity
entropy rate segmentation
random walk method
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合空谱特征的MR-KRVFL高光谱地物识别模型研究
郭国璐
范玉刚
冯晓苏
《化工自动化及仪表》
CAS
2024
0
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职称材料
2
植物根系X射线CT图像序列分割方法研究
李毅红
王苏恺
韩焱
陈平
《中国体视学与图像分析》
2017
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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