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基于互信息加权的最小二乘法丰度反演,赵春晖,肖健钰,最小二乘算法丰度反演是高光谱混合像元丰度反演较为常用的方法。传统最小二乘算法丰度反演,未考虑到各波段对最小二乘误差的贡献
特征选择就是从特征集合中选择出与分类类别相关性强而特征之间冗余性最小的特征子集,这样一方面可以提高分类器的计算效率,另一方面可以提高分类器的泛化能力,进而提高分类精度。基于互信息的特征相关性和冗余性的
特征点匹配在图像检索、模式识别等技术中起着重要的作用。已有的匹配算法如SIFT(DoG),Harris以及SUSAN算法,虽然可以提取高质量的特征点,但是这些算法本身计算量比较大,难以将其运用于实时性
本文提出了一种新的红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与互信息最大化完成图像的配准过程。首先通过搜索小波模极大提取图像感兴趣区域(ROI),完成图像预处理,并采用仿射变换,建立图像变换
有界面的互信图像息配准内有powell,蚁群最优算法可选。
主成分分析是一种常用的特征选择算法, 经典方法是计算各个特征之间的相关, 但是相关无法评估变量间 的非线性关系. 互信息可用于衡量两个变量间相互依赖的强弱程度, 且不局限于线性相关, 鉴于此, 提出一
一种利用互信息量分组的高光谱遥感图像波段选择算法,林林,,高光谱图像往往有上百个波段,如何从中选择少数有效波段是高光谱图像分类研究需要解决的关键问题之一。通过将基于互信息量的分组
形状检索在计算机视觉中一直是一个具有挑战性的问题,其中对形状特征直方图距离的测量是评价形状检索算法优劣的一个重要因素。针对轮廓特征的直方图距离测量,算法引进一种在图像分类领域中应用广泛的金字塔匹配算法
概念格是一种有效的知识表示和知识发现的工具,已被成功应用于许多领域,然而在建格上大多是利用最小支持度以及置信度来进行约简操作,同时利用置信度来进行规则提取。提出以信息论的互信息来构造具有强关联规则的H
针对强干扰背景下的微震信号提取,提出一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和互信息熵的自适应提取算法。通过EMD对微震信号进行分解,得到高频和低频两部分信
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