一种分层小波模型下的极光图像分类算法

为提高极光图像的分类精度,提出了一种基于分层小波模型的极光图像分类算法.该算法分层提取全局和局部小波特征,通过主成分分析法对特征进行降维后,利用支持向量机分类器进行了极光图像的弧状和三种冕状的四分类.通过比较分类准确率和分类所用的时间,实现了分层小波模型中各个最优参数的选取,验证了利用主成分分析法进行特征降维的有效性,比较了文中算法与部分经典算法的分类效果.实验结果表明,文中算法在耗时允许范围内提升了分类准确率,极光图像的两两分类实验还给出了进一步提高分类准确率的方向.