基于可见光与红外数据融合的地形分类

• 作者: 金忠 顾迎节
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 地形分类 分类器组合 特征组合 后验概率 马氏距离 红外图像
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-191
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.02.038

摘要

针对单传感器地形分类效果不佳的问题,提出一种基于可见光与红外数据融合的地形分类方法.分别对可见光图像与红外图像提取特征,使用最近邻分类器和最小距离分类器进行后验概率估计,将来自不同特征、不同分类器的后验概率加权组合,通过散度计算得到特征的权重,实验确定分类器的权重,并在最小距离的后验概率估计中,使用马氏距离代替欧氏距离.实验结果表明,该方法对水泥路和沙子路的识别率分别达到99.33％和96.67％,均高于同类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金忠	南京理工大学计算机科学与工程学院	72	1142	17.0	31.0
2	顾迎节	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	6	1.0	1.0