基于快速EM算法和模糊融合的多波段遥感影像变化检测 被引量：15

1

作者 王桂婷 王幼亮 焦李成 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期383-388,共6页

提出了一种基于快速EM(expectation maximization)算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法.该方法首先对各波段差异影像采用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值和变化信息,随后对各波段的变化信息进行模糊融合... 提出了一种基于快速EM(expectation maximization)算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法.该方法首先对各波段差异影像采用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值和变化信息,随后对各波段的变化信息进行模糊融合和判决,生成最终的变化检测图.利用真实的多波段遥感影像进行了实验,本文方法在运行时间和检测效果两个方面都具有优越性. 展开更多

关键词 变化检测 快速em算法 模糊融合 多波段遥感影像

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基于EM算法的极大似然分布式量化估计融合新方法 被引量：6

2

作者 徐振华 黄建国 张群飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期977-981,共5页

该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然... 该文针对水下目标探测中的多传感器分布式量化估计融合问题,建立了分布式量化估计融合模型,在考虑信道噪声且其统计特性不完全已知条件下,充分利用EM算法在观测数据缺失时参数估计的优越性,提出了一种基于期望极大化(EM)算法的极大似然分布式量化估计融合新方法。该方法将未知的水声信道噪声参数以及局部量化器量化概率建模为EM算法中二元高斯混合模型参数,利用极大似然估计方法的估计不变性得到目标参数的估计融合结果。仿真实验表明:该方法在局部传感器观测样本数目大于5000和信噪比大于6 dB时与已有理想信道条件下的估计方法性能相当,该方法为水下目标探测中分布式量化估计融合系统的工程实现提供了理论依据。 展开更多

关键词 水下目标探测 期望极大化(em)算法 估计融合 极大似然

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基于EM算法的青霉素发酵过程多阶段融合建模 被引量：6

3

作者 熊伟丽 姚乐 徐保国 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期4935-4941,共7页

青霉素发酵过程具有明显的阶段特征,该特征从一些关键操作变量信息中能够得到反映。本文从反应过程的多个操作变量中,选取关键过程变量——冷水流加速率作为调度变量,并采用模糊C均值聚类算法对其进行分类,各聚类中心作为青霉素发酵过... 青霉素发酵过程具有明显的阶段特征,该特征从一些关键操作变量信息中能够得到反映。本文从反应过程的多个操作变量中,选取关键过程变量——冷水流加速率作为调度变量,并采用模糊C均值聚类算法对其进行分类,各聚类中心作为青霉素发酵过程的主要工况点;基于EM算法围绕不同工况点建立局部子模型,最后根据采样数据阶段特征的后验分布将各子模型融合。基于此方法采用Pensim仿真平台数据,能够辨识数据的阶段特征,并建立青霉素发酵过程的融合模型。仿真结果表明该模型具有较高的拟合精度,能对该发酵过程的主导变量进行比较精确的预测。 展开更多

关键词 em算法 模糊C均值聚类算法 青霉素发酵过程 融合建模

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基于EM-EKF的异类传感器系统误差配准算法 被引量：7

4

作者 刘德浩 王国宏 陈中华 《雷达科学与技术》 2011年第5期453-456,463,共5页

期望最大算法(EM算法)是参数估计中一种很重要的方法,在处理不完全数据中有重要应用。针对异类传感器误差配准过程中的未知参数,采用EM与EKF相结合的算法进行多传感器误差配准与航迹融合。该算法通过使似然函数的期望最大化,简化了似然... 期望最大算法(EM算法)是参数估计中一种很重要的方法,在处理不完全数据中有重要应用。针对异类传感器误差配准过程中的未知参数,采用EM与EKF相结合的算法进行多传感器误差配准与航迹融合。该算法通过使似然函数的期望最大化,简化了似然函数的优化估计,EKF滤波和平滑过程实现了更加准确的期望估计,迭代算法可以有效地实现异类传感器的误差配准,使估计的系统误差收敛到似然函数的局部最优解,仿真结果显示了该算法的有效性。。 展开更多

关键词 误差配准 em算法 异类传感器 数据融合

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基于各类各向异性的EM-MAP-HMRF多源遥感图像融合算法

5

作者 何贵青 彭进业 郝重阳 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1289-1296,共8页

为提高目标识别率,在目标图像融合过程中引入Markov随机场建立类别的先验分布模型,针对模型中参量β的选取问题,提出了基于各类各向异性的期望最大化-最大后验概率-多层次马尔可夫随机场集中式与分布式两种图像融合算法.实验证明,两种... 为提高目标识别率,在目标图像融合过程中引入Markov随机场建立类别的先验分布模型,针对模型中参量β的选取问题,提出了基于各类各向异性的期望最大化-最大后验概率-多层次马尔可夫随机场集中式与分布式两种图像融合算法.实验证明,两种融合算法都既可以提高分类准确度,又能够增大抗噪能力,且二者又有不同的特色,可以根据实际要求(如,运算速度、分类准确度、计算负荷等)进行应用选择,用以提高对特定目标进行自动检测与识别的准确性. 展开更多

关键词 图像融合 MARKOV随机场 em算法 各类各向异性 分布式融合 集中式融合

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基于数据融合的辐射源目标定位EM算法研究 被引量：1

6

作者 陈为业 刘广怡 +2 位作者 沈智翔 李鸥 闫东岳 《信息工程大学学报》 2021年第4期399-404,共6页

对于辐射源目标无源定位,充分利用冗余数据,降低系统误差,提高定位精度和算法普适性在现实工程应用中有着十分重要意义。提出了一种基于数据融合的期望最大化(EM)定位算法,通过对采样数据进行集中融合处理后极大化更新参数集,然后再迭... 对于辐射源目标无源定位,充分利用冗余数据,降低系统误差,提高定位精度和算法普适性在现实工程应用中有着十分重要意义。提出了一种基于数据融合的期望最大化(EM)定位算法,通过对采样数据进行集中融合处理后极大化更新参数集,然后再迭代计算,直到达到阈值设定,最终确定目标估计位置。仿真结果表明,采用EM算法,可以有效利用多种定位方法的冗余采样数据,在强噪声环境下,可以快速有效地提高系统的定位精度,并对多个密集目标实现区分。 展开更多

关键词 em算法 数据融合 多目标定位

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基于EM算法的多真值发现问题研究 被引量：1

7

作者 陈超 崔红霞 《渤海大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第3期268-274,共7页

大量的web应用需要融合来自不同数据源的真实信息,然而关于同一实体的同一属性,不同的数据源可能会提供多个不同甚至彼此冲突的数据.如何判断数据源的可靠性和甄别事实的真假,即真值发现问题,日益获得关注.针对web数据集成中的多真值发... 大量的web应用需要融合来自不同数据源的真实信息,然而关于同一实体的同一属性,不同的数据源可能会提供多个不同甚至彼此冲突的数据.如何判断数据源的可靠性和甄别事实的真假,即真值发现问题,日益获得关注.针对web数据集成中的多真值发现问题,提出了一种基于贝叶斯分析和最大似然估计的迭代计算方法,将真值发现的每一步与数据源可靠性评估紧密结合.首先,根据提供更多真实信息的数据源具有更高可靠度和由可靠的数据源提供的事实数据更可能为真值的基本原则构建似然函数,将事实真值作为模型的隐变量,并将正确性和错误性两方面的数据源质量指标作为模型参数.然后,迭代执行E步(计算事实为真的概率)和M步(评估数据源的质量),直至参数收敛.最后,真实数据集上的实验结果表明我们的方法提高了真值发现的准确率,有效解决了数据融合过程中的多值冲突问题. 展开更多

关键词 真值发现 贝叶斯分析 em算法 多真值 数据融合

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基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割 被引量：5

8

作者 侯彪 刘凤 +1 位作者 焦李成 包慧东 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期156-160,共5页

改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图... 改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好于与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法. 展开更多

关键词 图像分割 小波变换 隐马尔科夫树模型(HMT) 多尺度融合 em算法

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用于SAR图像分割的第二代Bandelet域HMT-3S模型 被引量：4

9

作者 侯彪 翟艳霞 焦李成 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期145-149,共5页

针对传统的基于变换域隐马尔可夫树(Hidden Markov Tree,HMT)模型的SAR图像分割方法不能得到较满意的区域一致性结果和较准确的分割边缘的问题,提出了一种基于第二代Bandelet域HMT-3S模型的SAR图像分割方法(BHMT-3Sseg).HMT-3S模型是一... 针对传统的基于变换域隐马尔可夫树(Hidden Markov Tree,HMT)模型的SAR图像分割方法不能得到较满意的区域一致性结果和较准确的分割边缘的问题,提出了一种基于第二代Bandelet域HMT-3S模型的SAR图像分割方法(BHMT-3Sseg).HMT-3S模型是一种融合了子带间相关性的HMT模型,在描述图像纹理特征时,更具合理性.BHMT-3Sseg方法采用HMT-3S模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过HMT-3S模型参数的训练、各尺度似然值的计算和基于邻域背景的多尺度融合,实现对SAR图像的分割,既能得到较为准确和连续的边缘,也增强了分割结果的区域一致性.实验表明,本文方法BHMT-3Sseg对SAR图像分割是可行有效的. 展开更多

关键词 SAR图像分割 隐马尔可夫树-3S模型 多尺度融合 最大期望值算法

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基于核主成分分析与小波变换的高质量微博提取 被引量：5

10

作者 彭敏 傅慧 +2 位作者 黄济民 黄佳佳 刘纪平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期180-186,共7页

在线社交媒体中存在大量的噪音和冗余信息,为对其进行过滤和筛选,获取高质量的信息,提出基于核主分析和小波变换的高质量微博提取框架,并设计一种基于多特征融合的高质量信息的提取算法,将信息特征转换到小波域以更好地捕获信号间的细... 在线社交媒体中存在大量的噪音和冗余信息,为对其进行过滤和筛选,获取高质量的信息,提出基于核主分析和小波变换的高质量微博提取框架,并设计一种基于多特征融合的高质量信息的提取算法,将信息特征转换到小波域以更好地捕获信号间的细节差异。利用最大期望算法度量各个特征的权值,进一步融合得到特征综合值。为降低噪声特征对信息质量提取的影响并提高算法运算速度,引入核主成分分析对特征进行变换。实验结果表明,该框架能够提取出更高质量的微博,并且大幅减少运算时间。 展开更多

关键词 信息提取 特征融合 小波变换 期望最大算法 核主成分分析

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基于多分辨率的医学图像区域融合算法

11

作者 晏燕华 宋余庆 +2 位作者 陈健美 刘哲 朱峰 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第5期216-217,220,共3页

提出一种基于多分辨率的医学图像区域融合算法。对源图像进行多分辨率分解,考虑邻域系数的影响,基于局部绝对值选大的融合规则,进行高频带的融合。采用模糊C均值算法对熵值大的低频带进行区域分割,将区域映射到其他低频带中,利用EM融合... 提出一种基于多分辨率的医学图像区域融合算法。对源图像进行多分辨率分解,考虑邻域系数的影响,基于局部绝对值选大的融合规则,进行高频带的融合。采用模糊C均值算法对熵值大的低频带进行区域分割,将区域映射到其他低频带中,利用EM融合算法融合各个区域。对融合系数进行重构,得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合质量较优且效率较高。 展开更多

关键词 em融合算法 多分辨率 模糊C均值 区域映射 邻域系数

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应用统计信号处理和模糊数学的图像融合算法 被引量：3

12

作者 曹治国 王文武 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期73-75,96,共4页

针对多传感器图像在像素级上的融合问题,将模糊数学理论引入到图像融合模型。该模型假定理想的融合后的图像包含场景所有的信息;将它乘上一个模糊因子,再加上随机噪声,可用来描述某一个成像传感器中获得的场景图像;不同的传感器对应不... 针对多传感器图像在像素级上的融合问题,将模糊数学理论引入到图像融合模型。该模型假定理想的融合后的图像包含场景所有的信息;将它乘上一个模糊因子,再加上随机噪声,可用来描述某一个成像传感器中获得的场景图像;不同的传感器对应不同的模糊因子和噪声。在此基础上,提出了建立在非多尺度分解框架下的图像融合算法。它以各传感器获取的图像作为输入条件,应用统计信号处理中的EM算法,求出针对不同传感器的噪声参数和模糊因子,通过迭代估计出融合的图像。实验结果显示,该算法获得的融合图像的互信息和联合熵分别达到3.5079和24.732,均优于加权平均融合法、小波融合算法和Laplacian融合算法的融合质量。 展开更多

关键词 图像融合 模糊数学 统计信号处理 em算法

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一种基于统计信号处理和模糊数学的图像融合算法 被引量：2

13

作者 王文武 《计算机与数字工程》 2006年第7期42-44,48,共4页

在非多尺度分解的框架下,针对像素级的图像融合,提出了一种基于统计信号处理图像融合算法。该算法从一个直观的图像融合模型出发,即所获得的原始图像是模糊因子乘理想的融合图像与噪声进行非线性累加所得,应用模糊数学的原理和统计信号... 在非多尺度分解的框架下,针对像素级的图像融合,提出了一种基于统计信号处理图像融合算法。该算法从一个直观的图像融合模型出发,即所获得的原始图像是模糊因子乘理想的融合图像与噪声进行非线性累加所得,应用模糊数学的原理和统计信号处理的EM算法,递推求出噪声的各项参数和对应的模糊因子,最终导出所求的融合图像。试验表明,应用该算法融合后的图像取得了满意的效果。 展开更多

关键词 统计信号处理 非多尺度分解 em算法 图像融合

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基于统计信号处理的图像融合技术研究

14

作者 曹治国 王文武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第13期39-40,63,共3页

文章研究了统计信号处理方法在像素级图像融合中的应用。提出了在没有对原图像进行多尺度分解的情况下,直接将统计信号处理的方法—EM算法应用到图像融合中。试验表明,融合所需的计算时间大大减少,融合后的图像质量取得了满意的效果。

关键词 统计信号处理 多尺度分解 em算法 图像融合

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融合差异图与高斯混合模型相结合的SAR图像变化检测 被引量：7

15

作者 高新 靳国旺 +1 位作者 熊新 徐娇 《测绘科学技术学报》 北大核心 2020年第1期68-73,共6页

在SAR图像变化检测过程中,假设差异图类别服从单一分布,构造单一类型的差异图不能完好地保留变化信息,从而影响SAR图像变化检测的精度。针对上述问题,提出一种基于差异图融合和高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)的非监督SAR图像... 在SAR图像变化检测过程中,假设差异图类别服从单一分布,构造单一类型的差异图不能完好地保留变化信息,从而影响SAR图像变化检测的精度。针对上述问题,提出一种基于差异图融合和高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)的非监督SAR图像变化检测方法。该方法利用给定的融合因子进行差值和比值图融合,采用最大期望算法EM(Expection Maximum)求解融合差异图的GMM参数,并根据后验概率将图像像素分配到GMM各个分量,从而获得SAR实验区域的变化检测图。3组SAR数据集的变化检测实验验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 变化检测 SAR图像 差异图融合 em算法 高斯混合模型

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基于混合基分布方法的数据融合可靠度分析 被引量：1

16

作者 张晓洁 唐家银 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期111-118,共8页

针对同种产品的多类试验源寿命数据信息,利用构造的混合基分布,实现三源数据融合,同时估计出数据源的总体分布密度函数。基于EM算法得到混合基分布密度函数参数向量中各未知参数极大似然估计的迭代式。使用经过Bootstrap法扩权的样本,... 针对同种产品的多类试验源寿命数据信息,利用构造的混合基分布,实现三源数据融合,同时估计出数据源的总体分布密度函数。基于EM算法得到混合基分布密度函数参数向量中各未知参数极大似然估计的迭代式。使用经过Bootstrap法扩权的样本,给出了各参数估计值,确定混合基分布的密度函数解析,进而完成产品可靠性分析。算例验证了该类模型的可行性和有效性。 展开更多

关键词 混合基 极大似然估计 em算法 数据融合 Bootstrap(自助法)

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基于贝叶斯网络的车辆身份识别系统的研究

17

作者 裴银肖 张元 +1 位作者 廉飞宇 吕运朋 《微计算机信息》 2010年第19期178-179,共2页

在高速公路收费站实现电子不停车收费(Electronic Toll Collection,简称ETC)是发展智能交通(Intelligent Transportation)的关键,而车辆身份判别的准确度又是实现电子不停车收费的决定性因素。为此,本文采用贝叶斯网络的推理算法,对采... 在高速公路收费站实现电子不停车收费(Electronic Toll Collection,简称ETC)是发展智能交通(Intelligent Transportation)的关键,而车辆身份判别的准确度又是实现电子不停车收费的决定性因素。为此,本文采用贝叶斯网络的推理算法,对采集到的多通道车辆信息进行融合,根据融合结果识别车辆身份。当某一通道数据信息缺失时,用EM算法修补出完整数据信息。仿真结果表明,该方法极大的提高了车辆身份识别的精确度,在智能交通领域有较强的实用性。 展开更多

关键词 信息融合 贝叶斯网络 缺失数据 em算法 车辆身份识别

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基于波段背景清晰度的小波变换高光谱遥感图像融合

18

作者 程传阳 王忠华 《南昌航空大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第2期68-75,共8页

高光谱遥感图像具有大量的光谱波段,有助于地物的精细分类与识别。然而,随着波段的增加,数据冗余度也相应增加,使得图像融合计算量增大,过程繁杂。因此,提出了基于波段背景清晰度的小波加权平均高光谱图像融合方法:以J-M距离和最佳指数... 高光谱遥感图像具有大量的光谱波段,有助于地物的精细分类与识别。然而,随着波段的增加,数据冗余度也相应增加,使得图像融合计算量增大,过程繁杂。因此,提出了基于波段背景清晰度的小波加权平均高光谱图像融合方法:以J-M距离和最佳指数值为指标提取优选波段组合,以减少波段数据冗余,提高信息互补,使之有利于高光谱图像融合。该算法包含如下3个步骤:首先,利用J-M距离和最佳指数选择原则,从HSI高光谱遥感图像的115个波段中提取所需优选波段及优选波段组合。其次,采取单波段遥感图像背景清晰度处理的EM算法对所选波段进行遥感图像增强预处理。最后,采用小波加权平均的像素级融合优选波段遥感图像增强数据,使得融合图像质量更优。实验结果表明:本文方法提高了融合图像的标准差、信息量和清晰度,使地物空间细节能力增强,地物特征更加明显。 展开更多

关键词 高光谱遥感 优选波段 em算法 加权平均 图像融合

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