基于高斯混合模型的非结构复杂环境地形分类

韩光; 赵春霞; 袁夏

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基于高斯混合模型的非结构复杂环境地形分类

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摘要

针对因天气变化而产生的色彩转移、光照变化以及相似地形(如土地和沙地)的反射频谱模糊性等因素造成的地形分类性能下降的问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的地形分类算法.首先,提取不同光照条件下地形的特征,这种特征是基于改进的离散余弦变换(DCT)纹理特征和在Y1Q空间提取的颜色特征的融合特征,然后用这些特征数据训练GMM,对于GMM组成模型数目则采用贝叶斯信息准则(BIC)加以确定.另外针对不同地形区域边界上分类性能差以及同一地形在相同条件下非一致性问题,还提出了一种分类策略.该策略的原理是利用当前特征窗口周围邻域的所属类别概率的平均值大小来决定当前特征窗口的类别.应用提出的算法在两个数据库上进行了实验,取得了令人满意的效果.

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来源
《计算机科学》 |2009年第6期|268-272|共5页
作者
韩光; 赵春霞; 袁夏;
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作者单位

南京理工大学计算机科学与技术学院;

南京;

210094;

南京理工大学计算机科学与技术学院;

南京;

210094;

南京理工大学计算机科学与技术学院;

南京;

210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
非结构复杂环境; 地形分类; 高斯混合模型; 颜色纹理融合特征; 分类策略;

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