国防科技技术预先研究基金(9140C800501120C80283)
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
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- 值域空间超球面上的判别分析
- 2013年
- Fisher线性判别分析(LDA)是模式识别中使用最广泛的线性分析方法之一。然而,实际应用中,样本数量相对于样本空间的维数而言是很少的,即样本在高维空间中呈稀疏分布。LDA采用基于欧式距离的度量方法将会使判别向量趋向于较大的类间距离。从而,可能融合距离较近的类。我们用超球面模型表示数据在高维空间中的结构信息,提出一种值域空间中的超球面判别分析方法(RHDA)。RHDA方法将数据映射到其值域空间的单位超球面上;在值域空间超球面上计算各个子类的判别子空间;最后,计算测试样本与各个判别子空间中子类均值向量间的距离。RHDA将测试样本判别为第i类仅当测试样本与第i类的均值向量的距离最小。超球面判别分析采用单位超球面上数据的归一化向量来表示样本向量的结构信息,它主要针对于基于欧式距离的判别分析所引起的判别向量偏离问题。最后本文还提出了值域空间超球面核判别分析方法。超球面核判别分析方法为高维空间中对不同数据采用不同映射提供了可能。在不同数据库上的分类实验结果证实了RHDA相对于LDA及其相关推广算法的优良性。
- 蒲莉娟谢维信裴继红
- 关键词：线性判别分析
- 基于多通道Gabor滤波模糊融合的遥感图像舰船检测被引量：3
- 2015年
- 针对海水背景对舰船目标检测的干扰问题,提出了1种基于多通道Gabor滤波模糊综合评价融合方法来抑制海水背景,增强舰船目标区域,并实现舰船目标的检测和提取。首先对图像进行多通道Gabor滤波,得到多幅滤波增强输出图像;其次,定义了3种滤波图像增强效果评价指标,并为输出图像建立模糊评价矩阵;再次,根据模糊评价矩阵计算出各输出图像的模糊综合评价值,并选出各通道滤波增强效果最优的输出图像,作为该通道的滤波输出显著图像;最后,通过各显著图像的模糊评价值,计算对应的融合权重,并对这些输出显著图像进行加权叠加融合,得到舰船目标融合增强图像并进行检测。实验结果表明,本研究提出的方法能够自适应选取具有较好背景抑制效果和舰船目标区域增强效果的Gabor滤波输出图像进行融合,融合后的图像能够有效增强舰船目标的显著性。与现有的基于多通道Gabor滤波的舰船目标检测方法相比较,本研究提出的舰船目标检测算法能够有效减少目标检测的虚警率,提高检测的正确率。
- 肖乔裴继红王荔霞龚志成
- 关键词：遥感图像GABOR滤波器图像增强评价指标舰船检测
