一种分层小波模型下的极光图像分类算法

• 作者: 李洁 杨曦 韩冰 高新波
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 极光图像分类 分层小波模型 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 18-24
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2013.02.004

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高新波	西安电子科技大学电子工程学院	176	3425	27.0	52.0
2	李洁	西安电子科技大学电子工程学院	51	747	14.0	26.0
3	韩冰	西安电子科技大学电子工程学院	24	191	8.0	13.0
4	杨曦	西安电子科技大学电子工程学院	1	17	1.0	1.0