基于Bi-GRU和空-谱信息融合的油菜菌核病侵染区域高光谱图像分割方法

[目的/意义]油菜菌核病是一种全球性的植物病害,可严重影响油菜的产量和品质,造成巨大的经济损失。为解决传统化学检测方法存在的操作复杂、污染环境、破坏样品及检测效率低等问题,构建了一种基于空-谱信息融合的双向门控循环网络(Bi-directional Gate Recurrent Unit,Bi-GRU)模型,实现油菜菌核病侵染区域的高光谱图像分割。[方法]首先提取7×7像素邻域作为目标像素的空间特征,同时考虑全波段光谱特征,实现空间信息和光谱信息的有效融合。在此基础上结合Bi-GRU架构,实现序列数据中任意位置上特征的同时提取,避免了空-谱数据融合顺序对模型结果的影响。[结果和讨论]与卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型相比,基于空-谱信息融合的Bi-GRU模型在平均精度、平均交并比、Kappa系数和Dice系数等评价指标上均获得显著提升。该模型的油菜菌核病检测平均精度达到93.7%,同时可以有效提取早期感染阶段的病斑区域。[结论]本研究可为油菜菌核病的高通量无损检测奠定基础,也为油菜菌核病的早期感染检测提供参考依据。

联合空谱信息和Gabor特征的高光谱人脸识别算法

提出一种采用高光谱图像的人脸识别算法.根据人脸肤色在可见光范围内的光谱特征进行波段选择并依据人脸结构特征,对选定波段的灰度图像进行Gabor特征提取.最后分别进行特征层上的融合识别和决策层上的融合识别.特征层融合的权重系数由反射率和正确识别率共同决定,决策层融合算法采用"最高票当选制"原则.利用香港理工大学的高光谱人脸数据库对进行验证.结果证明,本文算法在识别速度和正确识别率方面都得到了显著改善,在3幅训练样本情况下,正确识别率达到96.5%.相对于全波段参与识别,识别速度提高了约3倍.