基于独立分量分析的遥感图像分类技术

遥感图像的自动分类方法一般基于图像的统计信息。多光谱遥感图像之间有着一定的相关性 ,对遥感图像的自动分类有不利影响。一般用主成分分析去除波段之间的相关性。独立分量分析能利用相对主成分分析更高的统计分量 ,不但可以获得去相关的效果 ,而且可以得到相互独立的结果波段图像。本文首先讨论了独立分量分析的基本原理。在此基础上 ,介绍FastICA算法 ,并对其进行改进 ,得到M FastICA算法 ,并将其应用到遥感图像的分类上。实验结果表明 ,M FastICA算法较FastICA算法收敛性大为改善 。

一种改进的快速独立分量分析算法及其在图象分离中的应用

独立分量分析是信号处理技术的新发展,它作为盲信号分离的一种有效的方法而受到广泛的关注,并在许多方面获得成功应用.讨论了独立分量分析的基本原理、判断条件和算法,并在此基础上,介绍了独立分量分析的一种快速算法——FastICA算法;对FastICA算法的核心迭代过程进行改进,得到M-FastICA算法,改进算法减少了独立分量分析的迭代次数,从而提高了算法的收敛速度.最后将M-FastICA算法应用到图象的分离上,实验结果表明,改进算法在分离效果相当的前提下,串行算法迭代次数减少了9％,并行算法迭代次数减少了27％,收敛速度更快.

从图像工程角度看CBERS-1卫星图像

文章从图像工程角度从灰度、纹理和边缘3个方面对CBERS -1卫星的图像进行了量化评价 ,并与同一地区的TM图像进行了比较 ,客观地反映了CBERS-1卫星的图像质量 ,提出了CBERS-1卫星图像的优势和需改进的方面。

独立分量分析在多光谱遥感图像分类中的应用

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。但是在多光谱遥感波段图像中存在不同地物对应着相同的灰度,即异物同谱的问题。独立分量分析算法对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。文章对独立分量分析的一种快速算法FastICA进行改进,减少了计算量,提高了算法的有效性。在性能相当的情况下,改进FastICA算法能有效地减少算法的计算量。由于FastICA算法是线性ICA算法,对于非线性混合的光谱信号的估计存在一定误差,因此应用BP神经网络的非线性特性对其进行自动分类。在同原始遥感图像的BP神经网络分类结果进行比较,结果表明独立分量分析算法能提高多光谱遥感图像的分类的正确率。

基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别

利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果.

癌细胞显微图像分割与识别研究

文章采用竞争Hopfield神经网络的自动聚类分割方法从腹水脱落细胞显微图像中分割可疑细胞和可疑细胞核,提取癌细胞的15个形态特征,利用柔性BP神经网络分类器对腹水脱落癌细胞进行分类识别。通过对临床病例的检验分析,表明该方法能获得较高的诊断正确率。

基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法

多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.

从图像信息容量和图像功率谱看CBERS-1卫星图像

文章从信息容量和图像功率谱这两个方面评价了CBERS-1的图像质量。并通过将同一地区的CBERS-1图像和TM图像进行比较,客现反映了CBERS-1卫星的图像质量。实验结果表明CBERS-1图像在信息丰富程度和图像综合的纹理特征上与TM图像质量相当,具有很好的可比性。

独立分量分析算法的改进研究

独立分量分析是信号处理技术的新发展,本文对独立分量分析快速算法进行了研究,在分析FastICA算法的核心迭代过程的基础上,提出了改进算法M-FastICA,以改善了算法的收敛性能,减少算法的迭代次数。针对M-FastICA算法的收敛依赖于初始权值的问题,在算法过程中加入松弛因子,提出LM-FastICA算法,改善了算法对初始权值的依赖性。

基于松弛因子的快速独立分量分析算法的遥感图像分类技术

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。M-FastICA算法同FastICA算法一样,它们的收敛依赖于初始权值的选择。通过在M-FastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围收敛,得到更稳定的收敛效果。应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度较原始遥感图像的精度均高,并且三种独立分量分析算法的分类性能也相当。

支票手写体汉字大写金额识别的非线性规范化

针对银行支票图像大写金额的无限制手写体汉字识别问题,进行了基于密度均衡原则的非线性规范化研究,提出了一种改进的非线性规范化方法.该方法定义的基于笔画间距和宽度的密度函数,不仅能较好地克服笔画变形的局部性、不规则性,而且能使同一字符内以及不同字符之间的笔画粗细趋于一致;同时,确定了图像中字符的有效区域,并据此改进了基于密度均衡原则的通用表达式,有效地解决了字符整体倾斜和单个笔画比较突出的问题.实验结果表明:该方法比其他同类方法效果更佳,可使银行支票图像的大写金额识别系统的识别正确率提高约1.5%.

高维特征下快速近邻法的定位点选择及在手写汉字识别中的应用

在采用最近邻法进行模式识别时,减小搜索的计算量是一个重要的问题,对于在线识别尤为重要,解决的途径之一是采用快速搜索近邻法。快速近邻法在将样本集分级后,若采用样本均值作为子集圆心,则求取所得的样本子集半径将大于其实际半径。该文介绍了一种高维特征情况下的样本子集圆心的求取方法,根据该方法求得的样本子集圆心与样本均值存在一定的距离,且求得的样本子集半径较小。将这两个圆心以及子集中特征累加值最大和最小的样本作为定位点,应用于基于三角不等式的搜索算法的样本排除规则,大大减少了搜索的计算量。在手写汉字识别实验中,基于该方法的快速近邻法识别速度更快。

典型相关分析的理论及其在特征融合中的应用

利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,探讨了将典型分析用于模式识别的理论构架,给出了其合理的描述.即先抽取同一模式的两组特征矢量,建立描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数,然后依此准则求取两组典型投影矢量集,通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征并用于分类.其次,解决了当两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异时,典型投影矢量集的求解问题,使之适合于高维小样本的情形,推广了典型相关分析的适用范围.最后,从理论上进一步剖析了该方法之所以能有效地用于识别的内在本质.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提出了新的思路.在肯考迪亚大学CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库和FERET人脸图像数据库上的实验结果证实了该方法的有效性和稳定性,而且识别结果优于已有的特征融合方法及基于单一特征进行识别的方法.

基于自适应最小距离分割算法和神经网络的腹水脱落癌细胞识别

本文针对腹水脱落细胞显微图像的多样性、短灰度级范围、杂乱和非随机噪声等复杂特征 ,提出了自适应最小距离分割算法 ,把可疑细胞和可疑细胞核从复杂背景中分割出来。根据癌细胞的形态特征 ,给出了其 15个特征及其计算公式 ,利用这些特征构造BP神经网络分类器对腹水脱落癌细胞进行分类识别。通过对临床病例的检验分析 ,表明本算法能获得较高的诊断正确率。

试谈大数据时代的计算机网络安全及防范措施

近几年,在计算机网络技术快速发展的背景下,大数据已经逐渐被应用到了更多领域,包括政治领域、经济领域以及企业管理领域等,并为国家社会发展积累了大量财富,可以说是大部分企业发展的坚强后盾。目前,因数据具有较强的传输性以及共享性,从而使社会发展速度得到飞速加快,然而在社会发展的同时也给网络安全带来较大挑战,一些不法分子借助信息的非法获得大力谋取私利,且网络犯罪率也在大大上升,加强网络安全防护,有效维护人民群众隐私迫在眉睫。本文就大数据时代的计算机网络安全及防范措施展开详细论述。

5G移动通信网络关键技术分析

为了更好适应海量数据的不断增长,大量先进网络技术日益涌现,第五代移动通信网络技术就是其中之一。在现代化发展新形势下,人们已就5G通信技术的需求以及发展前景实施了较为全面以及系统的分析,有助于加强对移动通信网络的深层次研究。怎样将现有技术以及部分潜在技术有效整合为一体,逐渐成为下一步需要重点研究的内容。笔者就5G移动通信网络关键技术展开详细论述。

单纯性小肠梗阻放射诊断技巧的临床研究

目的分析单纯性小肠梗阻的临床和X线特征,以提高对该病的认识。方法通过X线征象分析,对单纯性小肠梗阻的临床和X线征象比较。结果对单纯性小肠梗阻的诊断需临床和X线征象综合分析,其主要检查是腹部立卧位片。结论单纯性小肠梗阻病因不同,临床和X线征象也不同,通过对腹部立卧位片分析,对肠梗阻的存在、性质、程度及部位做出科学诊断,从而更好的指导治疗。

单纯性小肠梗阻放射诊断技巧的临床研究

目的分析单纯性小肠梗阻的临床和X线特征,以提高对该病的的认识。方法通过26例小肠梗阻X线征象分析,对单纯性小肠梗阻的临床和X线征象比较。结果对单纯性小肠梗阻的诊断需临床和X线征象综合分析,其主要检查是腹部立卧位片。结论单纯性小肠梗阻病因不同,临床和X线征象也不同,通过对腹部立卧位片检查,能够确保全腹部被涵盖;经过对单纯性小肠梗阻临床和X线征象综合分析我们能对肠梗阻的存在、性质、程度及部位做出科学诊断,从而更好的指导治疗。

骨样骨瘤的X线诊断

目的分析骨样骨瘤的X线表现。方法搜集经手术病理证实的骨样骨瘤5例,其中男4例,女1例,所有病例均行X线检查,分析骨样骨瘤的X线的表现及其对瘤巢周围改变的显示能力。结果5例X线平片4例显示瘤巢,2例有软组织肿胀,1例误诊为骨巨细胞瘤。结论瘤巢是确诊骨样骨瘤的关键,X线平片是诊断骨样骨瘤的重要的检查方法,但不典型的病灶可能造成误诊。