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多尺度分析的视觉跟踪与检测在视觉跟踪中，多尺度分析有助于解决目标尺寸变化、遮挡和视角变化等问题。
传统的视觉跟踪算法通常采用一个固定大小的目标窗口进行跟踪，但这种方法在面对尺寸变化的目标时表现较差。
多尺度分析可以通过在多个尺度上实时检测目标位置和尺寸，来提高跟踪算法的鲁棒性和准确性。
一种常用的多尺度分析方法是基于图像金字塔的方法。
图像金字塔是指将原始图像分解成多个不同尺度的图像，其中每个尺度的分辨率都是原始图像的一部分。
在视觉跟踪中，我们可以使用图像金字塔来处理尺寸变化的目标。
通过在不同尺度上进行目标检测和跟踪，我们可以更好地适应目标尺寸的变化。
另一种常用的多尺度分析方法是基于特征金字塔的方法。
特征金字塔是指将原始图像的特征分解成不同尺度的特征图，其中每个尺度的特征图都是原始特征图的一个子集。
在视觉跟踪中，我们可以使用特征金字塔来提取目标的特征表示。
通过在多个尺度上提取特征，并将其输入到跟踪算法中，我们可以更准确地描述目标，并实现更好的跟踪效果。
在视觉检测中，多尺度分析也是一项关键技术。
传统的目标检测算法通常使用固定大小的滑动窗口进行目标检测，但这种方法在面对不同尺寸和比例的目标时效果较差。
多尺度分析可以通过在不同尺度上进行目标检测，并利用尺度信息来提高检测算法的鲁棒性和准确性。
在多尺度分析的视觉检测中，一种常用的方法是基于图像金字塔和滑动窗口的方法。
通过构建图像金字塔和在每个尺度上使用滑动窗口进行目标检测，我们可以在不同尺度上实时检测目标。
这种方法可以有效地解决目标尺寸变化和比例变化等问题，提高目标检测的准确性。
另一种常用的多尺度分析方法是基于深度学习的方法。
深度学习模型可以有效地从图像中提取特征表示，并通过在多个尺度上学习目标的表示来实现多尺度分析。
通过在不同尺度上使用深度学习模型进行目标检测，我们可以更好地适应目标的尺寸和比例变化，提高检测的准确性和鲁棒性。
总之，多尺度分析在视觉跟踪和检测中起着重要作用。
高光谱图像距离度量与无监督特征学习研究随着遥感技术的不断发展，高光谱图像在土地覆盖分类、环境监测、农业资源管理等领域展示出了巨大的潜力。
然而，高光谱图像的特征维度高、信息冗余度大等问题给图像处理和分析带来了巨大的挑战。
为了应对这些问题，研究人员提出了一种无监督特征学习的方法，以降低高光谱图像的维度并挖掘其潜在信息。
同时，距离度量也成为了高光谱图像处理中一个重要的研究方向，用于度量高维特征空间中样本之间的相似性。
无监督特征学习是一种在没有标签信息的情况下进行特征学习的方法。
在高光谱图像处理中，无监督特征学习可以通过自动学习和发现数据中存在的特征，从而明显降低了数据的维度，并提供了对数据潜在结构的理解。
其中，主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是无监督降维的主要方法之一。
它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，其中低维空间保留了大部分的原始数据方差，从而达到降维目的。
此外，独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)也是一种经典的无监督特征学习方法，它通过解决数据的盲源分离问题，得到独立的高维特征表示。
这些无监督特征学习方法为高光谱图像处理提供了有力的工具，可以有效地降低维度、减少冗余信息，并提高后续任务的性能。
距离度量是用于衡量样本之间相似性或距离的方法。
在高光谱图像处理中，距离度量可以用于聚类、分类和检索等任务中。
传统的欧几里得距离在高光谱图像处理中常被用来度量样本之间的相似性，但是欧几里得距离只考虑了样本之间的空间距离，并忽略了样本在高维特征空间中的分布信息。
因此，传统的距离度量方法往往无法准确地刻画高光谱图像中样本之间的差异。
为了解决这个问题，研究人员提出了许多新的距离度量方法。
例如，流形学习方法可以将高维数据映射到低维流形空间，从而有效地保留了数据的局部结构信息。
核函数方法通过在高维特征空间中引入核函数，将样本映射到特征空间中的非线性空间，从而更好地刻画了样本之间的相似性。
高光谱图像分类与识别算法研究高光谱图像分类与识别是遥感技术领域的重要研究方向之一。
随着高光谱遥感数据的广泛应用，高光谱图像的分类与识别任务变得越来越重要。
本文将介绍高光谱图像分类与识别算法的研究现状，并讨论其应用和挑战。
一、高光谱图像分类算法研究1. 特征提取与选择高光谱图像具有多个连续的波段，使得数据维度很高。
因此，特征提取与选择是高光谱图像分类算法研究的核心问题之一。
常用的特征提取方法有光谱反射率、特征波段选择、频域分析和空间域分析等。
同时，特征选择方法也起到了压缩数据维度和提高分类精度的作用。
2. 分类算法研究高光谱图像分类算法主要分为有监督和无监督两种方法。
有监督方法包括最大似然算法、支持向量机、随机森林、k近邻和神经网络等。
无监督方法主要有聚类分析、混合高斯模型、自组织映射网络等。
这些算法在高光谱图像分类中都取得了一定的效果，但各自也存在一些局限性。
二、高光谱图像识别算法研究高光谱图像识别是指在高光谱图像中识别目标或区域。
与分类任务相比，识别任务更加复杂，需要充分利用图像中的空间和光谱信息。
1. 目标检测与定位目标检测与定位是高光谱图像识别的关键步骤。
常用的目标检测方法包括基于阈值分割、基于边缘检测、基于纹理特征和基于机器学习等。
这些方法可以有效地检测目标，并提供其位置信息。
2. 特征提取与表示在高光谱图像识别中，特征提取与表示是非常重要的一步。
常用的特征提取方法有Gabor滤波器、小波变换、主成分分析和线性判别分析等。
这些方法可以从图像中提取出有助于目标识别的特征。
3. 分类与识别算法高光谱图像识别常用的分类与识别算法包括支持向量机、深度学习、小波神经网络和卷积神经网络等。
这些算法可以利用提取的特征进行目标分类和识别。
三、高光谱图像分类与识别算法的应用高光谱图像分类与识别算法在许多领域中有广泛的应用。
以下是一些常见的应用：1. 土地利用与覆盖分类高光谱图像可以提供地表物质的光谱信息，可以应用于土地利用与覆盖分类，帮助农业、城市规划和环境保护等领域。
全局判别与局部稀疏保持HSI半监督特征提取黄冬梅; 张晓桐; 张明华; 宋巍【期刊名称】《《计算机工程与应用》》【年(卷),期】2019(055)020【总页数】8页(P184-191)【关键词】高光谱图像; 半监督全局判别分析; 半监督局部稀疏保持; 特征提取; 空间相关性【作者】黄冬梅; 张晓桐; 张明华; 宋巍【作者单位】上海海洋大学信息学院上海 201306; 上海电力大学上海 200090【正文语种】中文【中图分类】TP7511 引言高光谱图像（Hyperspectral Image，HSI）光谱分辨率高，具有较强的地物分类和识别能力，目前较广泛地应用于农业监测、军事侦察和城市规划等领域[1-2]。
但是，现有的高光谱图像日益多元化且数据量呈指数级增长[3]，直接对地物进行分类，易出现“维数灾难”的问题。
因此，对高光谱图像进行特征提取[4-5]是解决这个问题的途径之一。
通过特征提取不仅可以降低波段间的相关性和冗余性[6]，提高分类精度，而且能节省高光谱图像数据占据大量存储空间的成本。
特征提取算法按数据结构可分为基于全局结构的特征提取算法和基于局部结构的特征提取算法[7]。
经典的全局特征提取算法有主成分分析[8]（Principal Component Analysis，PCA）、线性判别分析[9]（Linear Discriminant Analysis，LDA）等，这类方法从全局角度出发挖掘数据的全局特征信息。
LDA是有监督特征提取算法，充分考虑了有类标数据的类内判别信息和类间判别信息，但会过度拟合数据，而PCA 是无监督特征提取算法，能够以方差最大化准则寻求达到全局最佳逼近的投影方向。
局部特征提取主要以局部流形学习算法为代表，有局部保持投影[10]（Locality Preserving Projection，LPP）、近邻保持嵌入[11]（Neighborhood Preserving Embedding，NPE），其特点是通过近邻图来揭示数据的局部近邻关系，在低维嵌入时保持数据的局部几何结构。
高光谱遥感图像DE-self-training半监督分类算法王俊淑;江南;张国明;胡斌;李杨;吕恒【摘要】提出了一种高光谱遥感图像半监督分类算法DE-self-training.利用少量标记样本作为初始训练集,基于改进的Self-training算法构建初始分类器,对未标记样本进行预测;然后从分类结果中按一定比例随机选取部分样本,连同其类别标记一起加入训练集中,再用扩大的训练集重新训练分类器,并对剩余的未标记样本进行预测.如此迭代地进行训练-预测-挑选样本扩大训练集过程.同时,在迭代训练过程中,运用基于最近邻域规则的数据剪辑策略对扩大训练集时产生的误标记样本进行过滤,以保证训练集的质量,不断迭代地训练出更精确的分类器,最终使所有未标记样本都获得类别标记.以AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1 Botswana作为实验数据对DE-self-training算法进行测试,并与基于支持向量机的分类结果作比对.实验表明,DE-self-training算法可以在标记样本数量有限条件下,充分挖掘未标记样本的有用信息,使总体分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2015(046)005【总页数】6页(P239-244)【关键词】高光谱遥感图像;半监督分类;数据剪辑【作者】王俊淑;江南;张国明;胡斌;李杨;吕恒【作者单位】南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;江苏省卫生统计信息中心,南京210008;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023【正文语种】中文【中图分类】TP751.1高光谱遥感图像具有超高的光谱分辨率，在地质勘探与地球资源调查、精准农业等方面获得越来越多的应用。
专利名称：基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法专利类型：发明专利
发明人：郭延辉,智绪威,曲富丽,于谦
申请号：CN202010622917.0
申请日：20200630
公开号：CN111783884A
公开日：
20201016
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开的一种基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法，包括引入高光谱图像的负样本，结合原始高光谱图像构成高光谱图像样本，将高光谱图像样本划分为训练数据和待预测数据，并进行维度压缩，得到压缩后的训练数据和待预测数据；对压缩后的训练数据进行自回归，生成上下文信息；根据上下文信息和压缩后待预测数据之间的互信息进行高光谱图像样本的自身预测，得到对比预测编码器；将预测编码器应用在待分类高光谱图像上，得到特征数据，使用K‑Means聚类算法，对特征数据进行无监督分类。
本发明避免了繁重的数据标注工作，提高了高光谱图像无监督分类的精确性。
申请人：山东女子学院
地址：250300 山东省济南市长清大学科技园大学路2399号
国籍：CN
代理机构：北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：符继超
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高光谱检测机理
高光谱检测的机理是利用成像技术和光谱技术的结合，在电磁波的紫外、可见光、近红外、中红外以至热红外区域，获取许多非常窄且光谱连续的图像数据，为每个像元提供数十至数百个窄波段(通常波段宽度<10nm)光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。
高光谱图像可以用“三维数据块”来形象地描述，其中x和y表示二维平面像素信息坐标轴，第三维(λ轴)是波长信息坐标轴。
高光谱具有多波段、高分辨率和图谱合一的特点，把二维图像和光谱技术融为一体。
高光谱成像技术有基于滤片的高光谱成像系统和基于
图像光谱仪的高光谱图像系统两种。
高光谱成像装置由光源、光谱成像仪、图像采集卡、暗箱、数据处理软件、位移平台等构成。
由于高光谱图像采集时会带有较多的数据，含有大量的信息冗余，因此数据降维便必不可少，选择最佳波段可以最大限度反映原始信息而不损失重要信息。
主要数据降维方法有主成分分析法(PCA)、判别时分析法(DAFE)、特征波段法等。
将高光谱数据降维处理后，处理特征波段处的图像：线性化拉伸灰度直方图处理计算、确定二值化阈值和分割图像区域等得到特征图像，最后可以选用偏最小二乘法(PLS)、
主成分回归分析法(PCA)、多元线性回归分析法(MLR)等方法建立预测模型，实现产品内外品质的检测。
高光谱遥感图像分类的多尺度特征提取算法研究摘要：高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，但由于其高维性和复杂性，对图像进行准确分类成为一个具有挑战性的任务。
多尺度特征提取算法是一种常见的方法，通过在不同尺度下分析图像的纹理和空间信息，可以有效地提高分类性能。
本文主要研究高光谱遥感图像分类问题中的多尺度特征提取算法，并分析不同算法的优缺点，旨在提供对该领域研究的深入理解和参考。
1. 引言高光谱遥感技术在地球观测和环境监测等领域具有广泛的应用。
传统的遥感图像分类算法主要基于像素级的特征提取和分类方法，忽略了像素之间的空间信息以及不同尺度下的纹理特性。
因此，引入多尺度特征提取算法能够改善高光谱遥感图像分类的准确性和鲁棒性。
2. 多尺度特征提取算法2.1 尺度空间理论尺度空间理论是一种基于高斯滤波和图像金字塔的多尺度分析方法。
通过在不同尺度下应用高斯滤波器，提取图像的多尺度特征，并构建图像金字塔来表示图像的不同尺度信息。
该方法能够有效地捕捉图像的纹理和空间信息，但对噪声和图像模糊具有一定的敏感性。
2.2小波变换小波变换是一种时频分析方法，通过将信号分解成不同尺度的小波系数来提取信号的多尺度特征。
在高光谱图像分类中，可以将小波变换应用于图像的光谱分量，从而提取图像的频域特征。
小波变换方法具有较好的时间-频率局部性质，能够更好地捕捉图像的纹理和空间信息。
3. 多尺度特征提取算法的评估指标为了评估不同算法在高光谱遥感图像分类中的表现，需要定义一些评估指标。
常用的评估指标包括分类精度、Kappa系数、混淆矩阵等。
分类精度是指分类器对图像进行正确分类的能力，通常用整体、平均和类别三种精度进行评估。
Kappa系数用于衡量分类器的一致性和可靠性，可以抵消预测中的随机误差。
混淆矩阵可以提供不同类别之间的分析和理解，进一步验证算法的可行性。
4. 多尺度特征提取算法的应用案例通过对不同算法在高光谱遥感图像分类中的应用案例进行研究，可以更好地理解和评估这些算法的性能。
355Vol.35,No.5 20095ACTA AUTOMATICA SINICA May,20091231.,,t,.5.,,,TP391.4Supervised Detection for Hyperspectral Imagery Based on High-dimensionalMultiscale AutoregressionHE Lin1PAN Quan2DI Wei3LI Yuan-Qing1Abstract A supervised detection algorithm is presented to detect the target region in hyperspectral imagery.In order to utilize the spatial scale information in hyperspectral data,the multiscale observation of hyperspectral imagery of different connected nodes at different scales are described by a high-dimensional autoregressive model.Then,a high-dimensional multiscale autoregression based detector to detect target region is constructed,utilizing the equality between joint distribution of various multiscale observations and that of the regression noise,and the multivariate t distribution statistics of the regression noise.Theoretical analysis and the experiment involvingfive performance indexes show that our detector is effective to detect target region in hyperspectral imagery.Key words Hyperspectral imagery,high-dimensional multiscale autoregression,supervised detection,region target,,[1−3].2080,,[4−7].51035J NP=1−λα+ ··· R M1(λp x(sγL−1),x x(sγL−2),···,x x(sγi),···,x x(s)|H0(x(sγL−1),x x(sγL−2),···, x(sγi),···,x x(s)|H0)−p x(sγL−1),x x(sγL−2),···,x x(sγi),···,x x(s)|H(x(sγL−1),x x(sγL−2),···,1x(sγi),···,x x(s)|H1))d x(sγL−1)d x(sγL−2)···d x(s)(1)(x(sγL−1),x(sγL−2),···,x x(sγi),···,x x(s)|H1)d x(sγL−1)d x(sγL−2)···d x(s) p x(sγL−1),x x(sγL−2),···,x x(sγi),···,x x(s)|H15:51151235(14)p(x(sγL−1),x x(sγL−2),···,x x(s)),:1P(U1)=P(U2)=···=P(U C)=5:513δ1(X M)=L t(X M)max j=1,2,···,C p(x(sγL−1)|H0)p v′j0(v′j0|φj0(X jb),H0)p v′j1(v′j1|φj1(X jb),H0),×···×p v′j(L−P−1)(v′j(L−P−1)|φj(L−P−1)(X jb),H0)×p vL−P(v L−P|φL−P(X t),H1)p vL−P+1(v L−P+1|φL−P+1(X t),H1)×···×p vL−2(v L−2|,H1)max j=1,2,···,C p(x(sγL−1)|H0)L−2i=0p v′ji(v′ji|φji(X jb),H0)≥λ1,target<λ1,background(21)51435maxj =1,2,···,CL −2 i =0p v ′ji(v ′ji |φji (X jb ),H 0)≥λ2target<λ2background(22)(22)B,.,.Manolakis,,[27].t,,,[28].,t,2.12,X (XX tX jb)t.,(22)(23)(),,Ψ,ν,p,τ+∞τf η(X M )|H 0(η(X M )|H 0)d η(X M ),f η(X M )|H 0.3Spectra VistaEPS-A,1500,3.6,31,16bits,.,23,t,4,400,...(,012,12323).2(a)()(23);2(b),MMGD (Multiscale multivari-ate Gaussian distribution);2(c)t ,MTD (Multivariate-t -distribution);maxj =1,2,···,CL −2i =0f (v ′ji |0,Ψ′ji (X jb ),ν′ji (X jb ),φji (X jb ))= L −2i =0|Ψi (X t )|−122L −2 i =0Γνi (X t )νiv T i (x ,φi (X t ))Ψ−1i (X t )v i (x ,φi (X t ))v i (X t )+P2L −2 i =0Γνji (X jb )νji (X jb )v T ji (x ,φji (X jb ))Ψ−1ji (X jb )v ji (x ,φji (X jb )) v ji (X jb )+PL −2i =0|Ψ′ji (X jb )|−12≥τ,target<τ,background(23)5:515(24)α2(σb+σt)+α3|σb+σt|+1m b m t;σbσt;α1α2α3.DMSV,,.1(),α1=1α2=0α3=0,α1=1α2=1α3=1,α1=1α2=1α3=0.5α1=1α2=0.5α3=1DSMV(DSMV1DSMV2DSMV3DSMV4).1,,DSMV;56DSMV;234DSMV.DMSV,.3Fig.3Plots of means and standard variances,4()(Rule of thumb).,1,,,51635α2(σ′b +σ′t )+α3|σ′b +σ′t |+1(25)1DSMVTable 1DSMV values of algorithms1199.51130.36400.44650.53102142.17760.06500.07690.09923115.57110.11680.11880.2259453.12650.08070.08830.13745 2.98000.00220.00240.003666.07170.00310.00310.0061DSMV ′1DSMV ′2DSMV ′3DSMV ′4(a)(a)Our algorithm (b)(b)MMGD algorithm (c)t(c)MTD algorithm(d)(d)MGD algorithm(e)(e)PCM algorithm (f)(f)GMRF algorithms4Fig.4Plots of probabilities density of backgrounds and target5:51751835。
