基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率.     

基于引力搜索算法参数优化的改进PCNN遥感图像分割

为了提高遥感图像目标分割的精度,提出了一种基于引力搜索算法参数优化的改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)遥感图像分割算法.首先对经典PCNN模型进行改进,重新描述神经元之间的激励和抑制关系,改进连接输入项和动态阈值.然后利用新颖的PCNN模型对输入图像进行点火处理,并从其输出结果中提取图像熵和能量的比值作为引力搜索算法的适应度函数,且将熵的变化值作为引力搜索算法的收敛依据,利用引力搜索算法的全局搜索能力寻找PCNN模型中影响分割效果的关键参数的最优值.最终通过Matlab仿真,将该方法与OTSU方法、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,结果证明文中方法具有较好的分割效果,更适用于遥感图像的分割.