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多分类器组合问题一直是模式识别和机器学习领域的研究重点。由于各分类器的分类结果有着互补信息,因而一般来说,组合分类方法总有着较单个分类器精度更高的分类结果。将组合分类方法引入到高光谱影像的分类过程中,并针对该类影像的特点,提出了混合组合策略。实验表明,将组合分类器用于高光谱影像的分类,可以得到较为理想的分类结果。 相似文献
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基于规则格网数据的区域边界矢量化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
区域分析法是在作战测绘保障中研究战场环境的基本方法。特定区域的准确、详细的描述,需要获取区域矢量边界和建立区域之间的拓扑关系。以往通常采用等值线追踪算法获取描述区域的矢量边界,其结果在边界的自封闭性、完整性和建立拓扑等方面存在问题。文中就如何对规则格网数据所描述的区域通过二值化处理,运用八向邻域的有向判断策略,提出了一种获取描述区域矢量边界的算法。 相似文献
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在高光谱影像的分类过程中,如何有效地降低特征空间的维数,又能保证原始数据所包含的丰富地物信息是一项十分重要而繁琐的工作.深入分析了这种降维的必要性,并针对当前常用的降维方法存在的问题,提出了运用Tabu搜索算法获取对分类最为有利的特征波段的思想.考虑到高光谱数据的特点,指出了算法运行中应该注意的若干关键参数设置问题.实验表明,Tabu搜索算法在求解质量和执行效率方面都有着良好的表现,可以用于高光谱数据的降维处理. 相似文献
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在高光潜影像的分类过程中,往往无法获取足够数量的训练样本点,这是由于影像数据维数的大幅增加以及地面信息的复杂程度所决定的。EM算法的应用可以有效地缓解训练样本点数量与数据维数比率过小的矛盾,但该算法只能保证获得各参数的局部极大估值,因此选取合适的起始点就成为获得理想分类结果的前提条件。由于类别可分性对EM算法的估值精度有直接影响,本文论证了通过对训练样本点进行低通滤波,可以使类别可分性得到改善。实验表明,在此基础上进行EM算法,可以得到较为理想的处理结果。 相似文献
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高光谱中的Hughes现象与低通滤波器的运用 总被引:7,自引:0,他引:7
由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率,能够提供更为丰富的地面信息,正在受到国内外的广泛关注。针对高光谱分析过程中产生的Hughes现象,分析了其产生的原因,指出可以在图像预处理阶段对样本进行低通滤波,有效地削弱这种影响。 相似文献
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针对Visual C 环境下多边形裁剪算法实际应用中出现的问题,分析了其产生的原因,给出了具体的解决方法。同时指出可以通过判断矢量多边形面积的正负值将多边形的顶点按照顺时针或逆时针方向排序。 相似文献
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基于Visual C++平台的多边形裁剪算法实现 总被引:1,自引:0,他引:1
详细叙述了利用VisualC++提供的函数进行多边形裁剪的算法实现过程,并给出了多边形带"岛”情况的具体处理方法. 相似文献