航拍图像区域多特征紧耦合多级分类算法

• 作者: 王涛 程咏梅 赵建涛 郝帅 马旭
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 多特征 紧耦合 航拍图像 多级分类器 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于多特征紧耦合的航拍图像区域多级分类算法。首先将样本图像从RGB空间转换到HSV空间，分别提取颜色矩特征和Gabor纹理特征，并对Gabor纹理特征进行PCA降维；然后将两种特征相乘构成紧耦合矩阵，进一步生成紧耦合特征向量，并对生成的紧耦合特征向量再次进行PCA降维；接着搭建了由5个概率神经网络分类器构成的多级分类器。最后利用Google Earth软件截取不同时间、不同尺度的图像，作为训练样本和测试样本，进行多级分类器的训练和测试。实验结果表明，相比于单特征及多特征松耦合的分类方法，提出的方法分类精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程咏梅	西北工业大学自动化学院	266	3802	27.0	51.0
2	马旭	西北工业大学自动化学院	15	65	5.0	7.0
3	郝帅	西北工业大学自动化学院	10	54	4.0	7.0
4	王涛	中国航空工业集团西安飞行自动控制研究所重点实验室	10	43	4.0	6.0
5	赵建涛	西北工业大学自动化学院	8	49	4.0	7.0