基于加权Fisher模糊判别准则的真彩色影像分类方法研究  

True Color Image Classification Model Based on Weighted Fisher Fuzzy Criterion

作　　者：陈佳祥[1,2] 桂丹萍[1] 

机构地区：[1]集美大学理学院,福建厦门361021 [2]集美大学影像信息工程技术研究中心,福建厦门361021

出　　处：《集美大学学报（自然科学版）》2011年第3期236-240,共5页Journal of Jimei University：Natural Science

基　　金：福建省高校服务海西重点建设项目;福建省教育厅重点项目(JK2009017);厦门市科技计划项目(3502Z20093018)

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.For the Fisher classification problem that selecting the sample imbalance caused the linear criterion performance degradation,this paper proposed weighted Fisher pairs of within-class scatter matrix be revised and introduced a new fuzzy criterion for the Fisher classification of the threshold.This method was applied to UAV true color images of roads,vegetation,bare land classification,and achieved good classification results.Compared with the traditional research method,the method based on weighted Fisher fuzzy criterion classification was superior,as was shown in the experimental results.

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 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]