利用主题模型的遥感图像场景分类

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利用主题模型的遥感图像场景分类

徐侃, 杨文, 陈丽君, 孙洪

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2011 > 36(5): 540-543

徐侃, 杨文, 陈丽君, 孙洪. 利用主题模型的遥感图像场景分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 540-543.

引用本文:

徐侃, 杨文, 陈丽君, 孙洪. 利用主题模型的遥感图像场景分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 540-543.

XU Kan, YANG Wen, CHEN Lijun, SUN Hong. Satellite Image Scene Categorization Based on Topic Models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(5): 540-543.

Citation:

XU Kan, YANG Wen, CHEN Lijun, SUN Hong. Satellite Image Scene Categorization Based on Topic Models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(5): 540-543.

利用主题模型的遥感图像场景分类

¹武汉大学电子信息学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40801183,60890074)

作者简介:
徐侃,博士生,现从事图像处理、机器视觉的研究。

中图分类号: P237.4

Satellite Image Scene Categorization Based on Topic Models

¹ School of Electronic Information,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40801183,60890074)

摘要: 提出了一种基于主题模型与特征组合相结合的遥感图像分类方法。该方法首先对图像进行尺度不变特征变换(SIFT)、几何模糊特征(GB)和颜色直方图特征(CH)提取,接着利用潜在概率语义分析(pLSA)模型分别对所得到的图像特征进行潜在主题的挖掘,然后对所得到的主题概率特征进行组合,最后利用支持向量机(SVM)分类器进行场景分类。实验表明,与传统分类方法相比,主题模型更具优势;与使用单特征相比,特征组合具有更高的分类准确率。
- 场景分类 /
- 特征组合 /
- pLSA模型 /
- 支持向量机
Abstract: We present a scene classification method for satellite images based on the topic model-probabilistic latent semantic analysis(pLSA) and feature-combination.Firstly,three kinds of features(SIFT,geometric blur and colorhistogram) are extracted from images.Then,we apply the the pLSA model on these image features to obtain the probabilities of latent topics which will be combined subsequently.Finally,we implement SVM classification based on these probability features.The experimental results on the 12-category dataset show that our proposed method performs better in scene classification.
- image categorization /
- feature-combination /
- pLSA model /
- SVM

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[2]	段佩祥, 钱海忠, 何海威, 谢丽敏, 罗登瀚. 基于支持向量机的线化简方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(5): 744-752, 783. doi: 10.13203/j.whugis20180434
[3]	祝胜男, 郭炜炜, 柳彬, 张增辉, 郁文贤. 利用超像素级上下文特征进行靠岸集装箱船检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(4): 578-585. doi: 10.13203/j.whugis20170129
[4]	鲍蕊, 薛朝辉, 张像源, 苏红军, 杜培军. 综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(7): 890-896. doi: 10.13203/j.whugis20150043
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[7]	王凯, 舒宁, 孔祥兵, 李亮. 一种多特征转换的高光谱影像自适应分类方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 612-616. doi: 10.13203/j.whugis20130384
[8]	李增科, 王坚, 高井祥, 谭兴龙. 利用SVM的GPS/INS组合导航滤波发散抑制方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1216-1220.
[9]	彭令, 牛瑞卿, 赵艳南, 邓清禄. 基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(2): 148-152,161.
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[15]	王新洲, 范千, 许承权, 李昭. 基于小波变换和支持向量机的大坝变形预测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 469-471.
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利用主题模型的遥感图像场景分类

¹武汉大学电子信息学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40801183,60890074)

作者简介:
徐侃,博士生,现从事图像处理、机器视觉的研究。

收稿日期: 2011-03-15
刊出日期: 2011-05-05

中图分类号: P237.4

关键词:

支持向量机

摘要: 提出了一种基于主题模型与特征组合相结合的遥感图像分类方法。该方法首先对图像进行尺度不变特征变换(SIFT)、几何模糊特征(GB)和颜色直方图特征(CH)提取,接着利用潜在概率语义分析(pLSA)模型分别对所得到的图像特征进行潜在主题的挖掘,然后对所得到的主题概率特征进行组合,最后利用支持向量机(SVM)分类器进行场景分类。实验表明,与传统分类方法相比,主题模型更具优势;与使用单特征相比,特征组合具有更高的分类准确率。

English Abstract

徐侃, 杨文, 陈丽君, 孙洪. 利用主题模型的遥感图像场景分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 540-543.

引用本文:

徐侃, 杨文, 陈丽君, 孙洪. 利用主题模型的遥感图像场景分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 540-543.

XU Kan, YANG Wen, CHEN Lijun, SUN Hong. Satellite Image Scene Categorization Based on Topic Models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(5): 540-543.

Citation:

XU Kan, YANG Wen, CHEN Lijun, SUN Hong. Satellite Image Scene Categorization Based on Topic Models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(5): 540-543.

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