基于加权Fisher模糊判别准则的真彩色影像分类方法研究

被引：2

作者：

陈佳祥 ^{[1
,2
]}

桂丹萍 ^{[1
]}

机构：

[1] 集美大学理学院

[2] 集美大学影像信息工程技术研究中心

来源：

集美大学学报(自然科学版) | 2011年 / 16卷 / 03期

关键词：

加权Fisher模糊判别准则; 高斯隶属函数; 最大隶属原则; 无人机真彩色影像; 真彩色影像分类;

D O I：

10.19715/j.jmuzr.2011.03.017

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对Fisher判别分类中,选取样本不平衡导致Fisher线性判别性能下降,提出了加权Fisher判别对类内散布矩阵进行修正的方法.同时,针对Fisher判别准则为阈值分类器,引入了一种新的Fisher模糊判别准则.该方法应用于无人机真彩色影像的道路、植被、裸土地分类,取得了较好的分类结果.并与传统Fisher方法进行了对比研究,实验结果表明,基于加权Fisher模糊判别方法比传统Fisher方法的分类性能明显提高.

引用

页码：236 / 240

页数：5

共 11 条

[1] 加权Fisher线性判别法在非平衡医学数据集中的应用 [J].