一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究

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％.