基于粒子群优化算法的航空影像纹理分类

• 作者: 李德仁 李林宜
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 纹理分类 航空影像 特征提取 遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 196-198
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.06.071

摘要

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化技术,将它引入航空影像纹理分类,在提取纹理样本小波、分形等特征的基础上,提出了针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于粒子群算法的纹理分类.将其与基于遗传算法的纹理分类法作比较,结果表明粒子群优化算法具有较好的寻优性能,基于该算法的纹理分类法分类精度较高且计算时间较少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德仁	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	350	13038	58.0	101.0
2	李林宜	武汉大学遥感信息工程学院	11	52	4.0	7.0