基于组织协同进化分类算法的遥感图像目标识别

《基于组织协同进化分类算法的遥感图像目标识别》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、维普资讯http://www.cqvip.com第20卷第3期信号处理、幻1．20．No．32004年6月SIGNALPRoCESSINGJun．2004基于组织协同进化分类算法的遥感图像目标识别冰刘静钟伟才刘芳焦李成(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，西安710071)摘要：针对遥感图像目标识别问题，提出了一种基于组织协同进化分类算法的识别方法。它没有复杂的运算，训练和识别速度都很快。对实测遥感图像的实验表明，本文方法性能稳定，优于文献【3】和【4】中基于支撑矢量机的方法，识别率均达到了95％以上，且训练

2、时间非常短，不到1秒钟。关键词：组织；分类；协同进化；遥感图像；目标识别RemoteSensingTargetRecognitionBasedonOrganizatiOnaICoevolutionaryClassificationAlgorithmLiuJingZhongWeicaiLiuFangJlaoLicheng(KeyLabforRadarSignalProcessing，XidianUniversity,Xi’al，710071)Abstract：Anorganizadonalcoevolutionaryc

3、lassificationalgorithmisproposedforremotesensingtargetrecognition．Thismethodhasnotcomplexcomputation，SOitscomputationalcostisverylow．Experimentalresultsshowourmethodoutperformsthemethodsproposedinliterature【3】and【4】，whichisbasedonSVM，anditspredictiveaccuracyish

4、igherthan95％．Furthermore，thetrainingtimeofourmethodislessthan1second．Keywords：organization；classification；coevolution；remotesensing；targetrecognition训练和识别速度都很快，具有很大的实用价值。1引言本文组织如下：第2节详细描述算法；第3节用实测遥当人类进入空间时代并跨入信息时代的门槛之时，各种感图像来测试算法的性能；最后一节对本文进行了总结。运行于空间、翱翔于空中的遥感平

5、台使人类的视野获得了最2算法描述大限度的延伸，充分挖掘和利用遥感信息资源已成为热点研究领域，而要利用这些资源就必须先进行识别。如果直接对由于相似目标的不变矩取值也相近，因此我们先计算出图像中的目标进行识别，则样本的维数较高且不具有不变每幅遥感图像目标区域的不变矩M—M7，然后利用协同性。因此，一般都先进行特征提取，然后再进行分类识别。进化的方式，让相似的目标自动聚类，形成组织。进化结束由于二维图像目标的7个不变矩特征【l】具有旋转、平移、伸后，再根据每个组织中不变矩取值的相似性提取规则，用于缩不变性，已得到了广泛的应

6、用，所以本文也提取不变矩作识别新目标。下面先给出基于不变矩的组织定义，然后详细为特征。介绍算法的每一部分。在文献【2】中，我们提出了一种新的分类方法——组织2．1基于不变矩的组织定义协同进化分类算法。它从数据本身出发，采用自下而上的分2维图像，y)的(p+q)阶中心矩为：类机制，没有复杂的运算，具有很高的运算效率。因而，根=∑E(x—)(y一歹)f(x，Y)(1)wY据遥感图像的特点，本文将其与不变矩相结合，用于遥感图其中和歹分别表示2维图像中所有像素横坐标与纵坐标像目标识别。实验结果表明，本文方法获得了很高的识别率

7、，的平均值，y)表示位于，y)位置上的像素的灰度值。基收稿日期：2003年3月24日；修回日期：2003年9月1日‘国家自然科学基金重点资助项目(批准号：60133010)维普资讯http://www.cqvip.com278信号处理第20卷于2阶和3阶中心矩的7个不变矩为：一种组织选择机制：Ml=(+)(2)迁移算子：从同一目标类中随机选择两个组织orgp．与M2=(一)+4(3)orgp2作为父代，然后从orgp1中随机选择m个样本加入orgp2中，形成两个子代组织org1与orgc2。M，=(一2)+(一)(4

8、)交换算子：从同一目标类中随机选择两个组织orgp与M4=(3o+“2)+(l+．“03)(5)orgp2作为父代，然后从Orgp1中随机选择m个对象加入orgp2M5(+“2)(一2)【(+“2)一3(l+)】+(6)(31一)(l+3)【3(+1)(1一)】中，再从orgp2中随机选择m个对象加入orgp1中，形成两个子代组织org1与or