[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于多波段圖像地物分類(lèi)的決策融合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110934171.1
• 申請(qǐng)日: 2021-08-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113392815B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 丁赤飚;朱金彪;潘潔;吳一戎
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京科迪生專(zhuān)利代理有限責(zé)任公司 11251
• 代理人: 張乾楨

1.一種基于多波段圖像地物分類(lèi)的決策融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、基于不同波段的傳感器及傳感器得到的圖像中不同像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多種地物種類(lèi)，構(gòu)造基本概率指派函數(shù)BPA；

步驟二、基于不同波段傳感器的基本概率指派函數(shù)BPA間沖突系數(shù)，計(jì)算不同波段的傳感器權(quán)重；

步驟三、考慮鄰域信息的影響，計(jì)算不同波段傳感器總權(quán)重；

步驟四、加權(quán)融合各波段傳感器的結(jié)果，得到最終分類(lèi)結(jié)果；

所述步驟一、基于不同波段的傳感器及傳感器得到的圖像中不同像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多種地物種類(lèi)，構(gòu)造基本概率指派函數(shù)BPA：

有n種不同波段的傳感器，記為：，由傳感器得到的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分類(lèi)后，對(duì)于像素點(diǎn)u_ij對(duì)應(yīng)的地物種類(lèi)有h種，記為：，作為辨識(shí)框架；

步驟101：構(gòu)造概率矩陣：對(duì)于圖像中的像素點(diǎn)u_ij，由不同的波段的傳感器采集得到的不同波段的圖像按預(yù)定比例分為訓(xùn)練集、測(cè)試集，特征提取后進(jìn)行地物分類(lèi)，得到概率矩陣：，其中，q_ab代表傳感器x_b識(shí)別該像素點(diǎn)u_ij為地物類(lèi)別θa的概率，，，i，j為像素點(diǎn)的x、y坐標(biāo)；

步驟102：構(gòu)造基本概率指派函數(shù)BPA：設(shè)辨識(shí)框架為，設(shè)Θ的個(gè)數(shù)為h，則Θ的冪集合的元素個(gè)數(shù)為2^h,m應(yīng)滿(mǎn)足：且，其中，?是空集，A是Θ的一個(gè)子集，m(A)即為命題A的基本概率指派函數(shù)BPA；對(duì)于傳感器x_b，基本概率指派函數(shù)BPA為：；

所述步驟二、基于不同波段傳感器的基本概率指派函數(shù)BPA間沖突系數(shù)，計(jì)算不同波段的傳感器權(quán)重：

步驟201：計(jì)算不同波段傳感器各基本概率指派函數(shù)BPA之間的沖突系數(shù)：對(duì)于兩組基本概率指派函數(shù)BPA，m_b與m_c，b，c代表不同波段的傳感器序號(hào)，使用沖突系數(shù)度量沖突程度，沖突越大，該系數(shù)越大，公式如下：，，其中，k_bc為經(jīng)典沖突系數(shù)，表示為：

為Jousselme證據(jù)距離，m_b(B)表示傳感器b將該像素識(shí)別為類(lèi)別B的基本概率指派函數(shù)BPA，m_c(D)表示傳感器c將該像素識(shí)別為類(lèi)別D的基本概率指派函數(shù)BPA；

，其中，是一個(gè)的矩陣，矩陣中的元素，，、是m_b，m_c的向量形式；

步驟202：計(jì)算不同波段傳感器權(quán)重：利用TF-IDF的加權(quán)方法，結(jié)合基本概率指派函數(shù)BPA間沖突系數(shù)得到不同波段傳感器的權(quán)重；對(duì)于傳感器b，m_b的未歸一化權(quán)重由下式得到：

其中，K_bc為m_b與m_c的基本概率指派函數(shù)BPA間沖突系數(shù)，將上式得到的n個(gè)權(quán)重歸一化：，

得到不同波段傳感器的權(quán)重；由上可知，當(dāng)某個(gè)基本概率指派函數(shù)BPA與其余所有基本概率指派函數(shù)BPA的沖突系數(shù)之和越大，給它分配的權(quán)重越小。