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一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究

刘峰 李佳君 李宇海 高裴裴

刘峰, 李佳君, 李宇海, 高裴裴. 一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究[J]. 红外技术, 2021, 43(4): 334-341.
引用本文: 刘峰, 李佳君, 李宇海, 高裴裴. 一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究[J]. 红外技术, 2021, 43(4): 334-341.
LIU Feng, LI Jiajun, LI Yuhai, GAO Peipei. A Method of Image Classification for Objects with Camouflaged Color Features[J]. Infrared Technology , 2021, 43(4): 334-341.
Citation: LIU Feng, LI Jiajun, LI Yuhai, GAO Peipei. A Method of Image Classification for Objects with Camouflaged Color Features[J]. Infrared Technology , 2021, 43(4): 334-341.

一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究

详细信息
    作者简介:

    刘峰(1978-),男,博士,讲师,主要研究方向为光电探测与测量和图像测量与计算机视觉。E-mail:tjuliufeng@tju.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.4

A Method of Image Classification for Objects with Camouflaged Color Features

  • 摘要: 针对图像中某几类物体具有相似颜色特征而导致的分类困难问题,本文提出了一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法。该方法针对可见光图像中具有颜色隐蔽性物体而难以区分的问题,通过将二维图像的邻域像素空间特征与高光谱图像的谱段特征相结合并使用改进的局部线性嵌入降维算法实现了空谱联合的特征降维,最终利用主动学习胶囊网络训练高光谱数据分类器从而实现场景内目标的分类。通过改进的主动学习函数可以对更具代表性的样本进行标注,实现了利用小样本集对胶囊网络的训练,有效降低了样本的标注成本和模型的训练成本,提高了模型分类性能。实验表明,该算法运行在自建高光谱数据集上能够有效地分类隐蔽色特征物体和其他自然场景,针对隐蔽色目标的平均准确率达到了91%,针对所有类别物体的平均准确率达到了89.9%。
  • 图  1  不同波段下的高光谱图像(单位:nm)

    Figure  1.  Hyperspectral images in different wavebands(Unit: nm)

    图  2  场景中不同物体的光谱曲线

    Figure  2.  Spectral curves of different objects in the scene

    图  3  胶囊网络模型结构

    Figure  3.  Architecture of capsule network

    图  4  主动学习工作流程

    Figure  4.  Active learning process

    图  5  二维图像标注

    Figure  5.  2-d image annotation

    图  6  空谱特征融合

    Figure  6.  Merging spatial-spectral features

    图  7  样本构造过程

    Figure  7.  Sample construction process

    图  8  分类方法的总体流程图

    Figure  8.  Overall flow chart of classification method

    图  9  高光谱数据分类结构图

    Figure  9.  Architecture of hyperspectral data classification

    图  10  实验装置图

    Figure  10.  Display of the experimental devices

    图  11  高光谱分类效果图

    Figure  11.  Hyperspectral image classification effect map

    表  1  不同标注方法的分类性能比较

    Table  1.   Comparison of detection performance of differentmethods of labelling

    Category Percentage
    0% 10% 20% 30% 40%
    Camouflage target – car 87.2% 87.3 88.2 % 90.8% 90.3%
    Camouflage target – net 88.1% 88.1% 89.7% 91.2% 91.4%
    Grass 86.9% 87.4% 88.1% 88.7% 88.2%
    Trees 87.9% 87.2% 86.3% 91.1% 91.3%
    Shadow 83.4% 84.0% 85.2% 86.3% 86.4%
    Sky 86.8% 88.5% 90.8% 91.0% 91.2%
    Average 86.7% 86.8% 88.1% 89.9% 89.8%
    下载: 导出CSV

    表  2  不同分类方法的性能比较

    Table  2.   Comparison of detection performance of differentmethods of classification

    Category Method
    LR AlexNet Capsnet
    Camouflage target – car 88.2% 87.6% 90.8%
    Camouflage target – net 87.9% 87.1% 91.2%
    Grass 86.3% 84.9% 88.7%
    Trees 87.4% 88.5% 91.1%
    Shadow 86.2% 82.3% 86.3%
    Sky 89.6% 87.9% 91.0%
    Average 87.6% 86.4% 89.9%
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-07-17
  • 修回日期:  2020-08-21
  • 刊出日期:  2021-04-20

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