女人荫蒂被添全过程13种图片,亚洲+欧美+在线,欧洲精品无码一区二区三区 ,在厨房拨开内裤进入毛片

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

高光譜圖像特征提取方法綜述

萊森光學 ? 來源:萊森光學 ? 作者:萊森光學 ? 2022-09-26 13:53 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

高光譜遙感技術具有能同時反映遙感對象空間特征和光譜特征等獨特優勢,但這些優勢也帶來了波段眾多 且相關性強、數據冗余度高、不利于進一步處理與利用等問題。 通過降維可以減少數據中的冗余信息,提高處理效率, 而特征提取作為降維的一種重要方法,具有降維速度快等優點。 因此,特征提取對高光譜圖像的利用有重要意義。

1高光譜圖像降維基本原理

高光譜圖像降維方法可分為基于特征提取( Fea- ture Extraction)的方法和基于特征選擇( Feature Selec- tion)的方法兩類] 。高光譜圖像特征選擇又稱波段選擇,波段選擇的 定義是從一組數量為 K 的原始特征中,按照令準則函 數 J(X)最大的原則,選擇出數量為 k(k < K)的一組特征 X,如圖 2 所示。波段選擇降維方法又可分為兩類:一類是基于信息量的波段選擇方法,例如熵與聯合熵 的方法、最佳指數法(OIF)、自適應波段選擇法等;另 一類是基于類間可分性的波段選擇方法,例如時空維方法與光譜維方法等。

poYBAGMxPjyAIs6oAAMNhbw_Bj4006.png

圖 1 高光譜圖像示意圖

pYYBAGMxPj2Ac-jnAAA6Q0QgshI65.jpeg

圖 2 波段選擇過程

poYBAGMxPj2AYdlLAABiU0iaH8M09.jpeg

圖3 特征提取過程

高光譜圖像特征提取,即將原始高光譜數據從高維 光譜特征空間按照某一變換方式,投影到一個維數更低 的子空間。特征提取過程如圖 3 所示,其中 F(X1 ,…, X5 )表示一個線性或者非線性的變換方程。

波段選擇受搜索算法和準則函數的影響,不可避 免地會損失大量信息 ,而特征提取方法可以經過變 換直接將高維數據降維到目標維數,降維速度快。

2高光譜圖像特征提取研究現狀

特征提取方法可分為傳統機器學習方法以及深度 學習方法兩類,如圖 4 所示。其中,傳統機器學習方法 根據特征空間映射函數的形式又可分為線性方法和非線性方法。

pYYBAGMxPj2AP9IJAACd6BGWIkw381.png

圖4 高光譜特征提取方法分類

2.1傳統機器學習方法

2.1.1線性方法

假設高維數據采樣于線性結構中,并通過一個線性形式的變換實現高光譜圖像特征提取。根據利用樣本類別信息的情況,線性方法可進一步細分為無監督、有監督及半監督學習3種學習方法。其中,數據集中只有部分樣本含有類別標簽,同時使用有標記和無標記樣本實現降維的算法屬于半監督學習方法。因為半監督方法的相關研究較少,所以本文著重對無監督和有監督方法進行介紹。1) 無監督方法。數據集不包含類別標簽,只利用無標記樣本實現降維的算法屬于無監督學習方法。2) 有監督方法。 利用含有標簽信息的標記樣本實現降維的算法屬于有監督方法,線性判別分析(LDA)等即為有監督特征提取算法。

2.1.2非線性方法

雖然線性方法普遍具有理論成熟、原理簡單、便于實現和使用等優點,但高光譜數據屬于非線性數據,利用線性方法對高光譜圖像數據進行維數約減往往無法取得滿意的效果。1) 核方法 核方法的主要思想是:在原始低維空間中無法線性劃分的數據,利用核函數將其投影到高維希爾伯特空間中線性可分,最后對變換后的數據進行降維。 核方法的優點是有效解決了非線性數據線性不可分的問題,且計算量并沒有隨著維度的升高而顯著增加。2) 流形學習。 流形學習假設高維數據采樣于一個低維流形中,通過學習高維數據內蘊的幾何結構,求解數據的低維坐標及對應的映射,從而實現對高維數據的降維或可視化。

2.2深度學習方法

深度學習是機器學習領域的分支之一,旨在構造一個可訓練的深層模型仿效人腦分析和處理問題的過程。高光譜圖像多種多樣,一種特征提取方法很難在所有類型的數據中均取得良好的效果,這是傳統機器學習方法普遍存在的問題。深度學習方法很好地解決了這個問題,針對不同類型的數據學習特征,深度學習模型可以根據不同的數據自主地學習特征。

3高光譜圖像特征提取存在的問題與研究方向

3.1存在的問題高光譜圖像特征提取技術作為一種預處理技術,減少了數據中的冗余信息,提高了目標檢測、分類等后續應用的效果,極大地促進了高光譜遙感技術的發展。但目前的特征提取技術及算法還存在很多局限性,主要表現在以下幾個方面。 1) 有些高光譜特征提取算法時間復雜度過高、運算時間過長,即使精度有一定提高也得不償失,不適于某些對算法實時性要求很高的場合。2) 許多高光譜特征提取算法都含有參數,對于算法的使用者而言,調參是一個耗時費力的過程,且參數的取值對算法的效果有顯著影響,所以最佳參數的選擇是一個難以解決的問題。 3) 高光譜圖像提供了豐富的空間、光譜信息,但目前絕大多數特征提取算法都只利用了高光譜圖像的光譜信息,如何高效地綜合利用高光譜圖像的空間、光譜信息是有待進一步深入研究的問題。

3.2研究方向

針對高光譜圖像特征提取方法的研究現狀及存在的問題,提出了一些解決問題的思路及有價值的研究方向。

1) 利用 Spark 或 CUDA 并行編程框架實現諸如流形學習等時間復雜度較高算法的并行化,可以有效縮短算法的運行時間。

2) 完善特征提取算法的理論體系,為解決目前存在的問題提供理論依據,例如為核方法中核函數以及核參數的選擇提供理論依據。

3) 在對高光譜圖像數據進行特征提取之前對高光譜圖像進行空間濾波,從而綜合利用高光譜圖像的空間信息及光譜信息。

4) 在實際應用中,對高光譜圖像數據進行標記的成本較高且有些數據無法進行標記,所以無監督或半監督特征提取算法是后續研究的重點。

5) 深度學習作為目前機器學習領域最熱門的研究方向,具有許多傳統機器學習方法所不具備的獨特優勢,基于深度學習的高光譜特征提取方法是一個極具價值的研究方向。

審核編輯:湯梓紅

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 遙感
    +關注

    關注

    0

    文章

    252

    瀏覽量

    17144
  • 機器學習
    +關注

    關注

    66

    文章

    8499

    瀏覽量

    134366
  • 高光譜
    +關注

    關注

    0

    文章

    414

    瀏覽量

    10269
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    光譜成像相機:基于光譜成像技術的玉米種子純度檢測研究

    種子純度是衡量種子質量的核心指標之一,直接影響農作物產量與品質。傳統檢測方法(如形態學觀察、生化分析)存在耗時長、破壞樣本、依賴人工等缺陷。近年來,光譜成像技術因其融合光譜
    的頭像 發表于 05-29 16:49 ?153次閱讀

    如何利用光譜相機實現精確的光譜分析?

    光譜相機是一種能夠獲取物體在連續多個窄波段上反射或輻射信息的先進成像設備。與普通RGB相機僅記錄紅、綠、藍三個寬波段不同,光譜相機可以捕獲數百個連續的窄波段,形成所謂的"
    的頭像 發表于 03-28 17:05 ?368次閱讀
    如何利用<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>相機實現精確的<b class='flag-5'>光譜</b>分析?

    凝視式光譜相機:光譜成像技術與多元化應用

    是一種基于 液晶可調諧濾波器(LCTF) 的成像設備,能夠同時捕捉多個光譜波段的圖像。與普通相機只能捕捉可見光不同,光譜相機可以捕捉從可見光到近紅外甚至短波紅外的
    的頭像 發表于 03-10 16:26 ?364次閱讀

    基于光譜深度特征的油菜葉片鋅含量檢測

    為了實現油菜葉片鋅含量的快速無損檢測,該研究采用一種基于光譜成像技術結合深度遷移學習算法的高精度檢測方法,通過無土栽培的方式,利用光譜
    的頭像 發表于 02-24 18:03 ?334次閱讀
    基于<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>深度<b class='flag-5'>特征</b>的油菜葉片鋅含量檢測

    如何利用地物光譜進行空氣質量監測?

    地物光譜遙感技術在環境監測領域展現出強大的應用潛力。借助光譜數據,可以實現對空氣質量的全面監測,提供準確、實時的信息支持。以下是利用地物
    的頭像 發表于 01-03 10:37 ?348次閱讀
    如何利用地物<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>進行空氣質量監測?

    使用機器學習改善庫特征提取的質量和運行時間

    基于靜態時序分析(STA)的現代設計流程非常依賴標準單元、IO、存儲器和定制模塊的特征化Liberty模型。高效、準確的庫特征提取是全芯片或模塊級設計流程的關鍵步驟之一,因為它能確保所有庫單元在所
    的頭像 發表于 12-26 11:15 ?453次閱讀
    使用機器學習改善庫<b class='flag-5'>特征提取</b>的質量和運行時間

    基于圖像光譜超分辨率的蘋果糖度檢測

    糖度是衡量蘋果品質的關鍵指標。光譜成像(由于含有豐富的圖譜信息在糖度無損檢測中有著廣泛的應用前景。光譜超分辨率(SSR)可通過建立映射關系從低光譜維度RGB
    的頭像 發表于 12-09 17:08 ?629次閱讀
    基于<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>光譜</b>超分辨率的蘋果糖度檢測

    基于光譜遙感數據的辣椒葉片葉綠素含量反演

    以貴州省遵義市種植的辣椒為研究對象,實地采集辣椒盛果期葉片SPAD值,并獲取近地光譜數據和無人機低空光譜數據;通過高光譜數據
    的頭像 發表于 08-13 15:55 ?722次閱讀
    基于<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>遙感數據的辣椒葉片葉綠素含量反演

    光譜成像的黃瓜病蟲害識別和特征波長提取方法

    光譜成像的黃瓜病蟲害識別和特征波長提取方法黃瓜霜霉病和斑潛蠅是制約黃瓜產業發展的嚴重病蟲害。
    的頭像 發表于 08-12 15:36 ?1114次閱讀
    <b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>成像的黃瓜病蟲害識別和<b class='flag-5'>特征</b>波長<b class='flag-5'>提取</b><b class='flag-5'>方法</b>

    基于光譜影像的南磯濕地光譜特征分析1.0

    引言 為了解決鄱陽湖濕地生態環境問題,本研究對不同地物反射光譜特征進行差異性分析,利用光譜特征波段選擇可有效區分南磯濕地地物的特征波段,以此
    的頭像 發表于 07-25 14:07 ?642次閱讀
    基于<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>影像的南磯濕地<b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>特征</b>分析1.0

    圖像識別算法的核心技術是什么

    提取出有用的信息,為后續的分類和識別提供依據。特征提取方法有很多,常見的有: 1.1 顏色特征:顏色是圖像最基本的屬性之一,常見的顏色
    的頭像 發表于 07-16 11:02 ?1269次閱讀

    圖像識別技術的原理是什么

    值化、濾波、邊緣檢測等操作。這些操作可以提高圖像的質量,減少噪聲,突出圖像特征,為后續的特征提取和分類器設計提供基礎。 1.1 去噪 去噪是去除
    的頭像 發表于 07-16 10:46 ?2449次閱讀

    光譜成像系統:光譜遙感圖像光譜混合模型

    光譜遙感是成像技術和光譜技術相結合的多維信息獲取技術,可以同時獲取地面目標的光譜信息和空間信息。光譜
    的頭像 發表于 07-10 11:54 ?1675次閱讀
    <b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>成像系統:<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>遙感<b class='flag-5'>圖像</b>的<b class='flag-5'>光譜</b>混合模型

    計算機視覺怎么給圖像分類

    圖像分類是計算機視覺領域中的一項核心任務,其目標是將輸入的圖像自動分配到預定義的類別集合中。這一過程涉及圖像特征提取特征表示以及分類器的
    的頭像 發表于 07-08 17:06 ?1679次閱讀

    如何設計人臉識別的神經網絡

    識別技術主要分為兩個步驟:人臉檢測和人臉特征提取。人臉檢測是指在圖像中定位出人臉的位置和大小,人臉特征提取是指從人臉圖像提取出能夠表征人臉
    的頭像 發表于 07-04 09:20 ?1081次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 启东市| 景谷| 凤城市| 习水县| 宜都市| 合川市| 巴林右旗| 丁青县| 无为县| 永宁县| 黄浦区| 金沙县| 藁城市| 于都县| 曲靖市| 湟中县| 康平县| 荣成市| 楚雄市| 云林县| 抚远县| 綦江县| 五莲县| 扬中市| 曲阜市| 昌都县| 紫云| 南通市| 上犹县| 中阳县| 包头市| 新乐市| 芦山县| 福贡县| 孟津县| 临湘市| 湘乡市| 潢川县| 汝城县| 洪洞县| 宁城县|