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曹永锋: 作品数：41 被引量：159H指数：6; 供职机构：贵州师范大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划湖北省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学天文地球更多>>

合作作者

基于主动学习和半监督学习的多类图像分类被引量：73: 2011年; 多数图像分类算法需要大量的训练样本对分类器模型进行训练.在实际应用中,对大量样本进行标注非常枯燥、耗时.对于一些特殊图像,如合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像,对其内容判读非常困难,因此能够获得的标注样本数量非常有限.本文将基于最优标号和次优标号(Best vs second-best,BvSB)的主动学习和带约束条件的自学习(Constrained self-training,CST)引入到基于支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器的图像分类算法中,提出了一种新的图像分类方法.通过BvSB主动学习去挖掘那些对当前分类器模型最有价值的样本进行人工标注,并借助CST半监督学习进一步利用样本集中大量的未标注样本,使得在花费较小标注代价情况下,能够获得良好的分类性能.将新方法与随机样本选择、基于熵的不确定性采样主动学习算法以及BvSB主动学习方法进行了性能比较.对3个光学图像集及1个SAR图像集分类问题的实验结果显示,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本的数量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性.; 陈荣曹永锋孙洪; 关键词：半监督学习支持向量机图像分类

基于HS样本选择和BvSB反馈的多类图像分类被引量：1: 2014年; 针对主动学习由于初始阶段随机选择样本而导致的抽样偏差,将Sanjoy Dasgupta等人提出的分层聚类采样(Hierarchical sampling,HS)引入到主动学习方法中,替代初始阶段随机样本选择,然后在基于支持向量机分类器的图像算法中引入最优标号和次优标号(Best vs second-best,BvSB)的反馈准则,提出了基于HS和BvSB(HS+BvSB)的多类图像分类方法。分别在两组标准测试数据集上进行分类实验,比较HS+BvSB方法与随机选择样本+BvSB方法的学习性能,结果表明,随着初始选择样本数目的增多,提出的Hs+BvSB方法具有更优的性能。; 金良曹永锋苏彩霞任俊英; 关键词：支持向量机图像分类

一种高分辨率遥感图像复杂类别的监督分类方法: 曹永锋; 该发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种高分辨率遥感图像复杂类别的监督分类方法。该发明通过对高分辨率遥感图像提取局部特征和使用局部特征矢量集代表图像，更详细地、准确地描述了图像内容，避免了使用全局特征时，各种类别的特...; 关键词：; 关键词：遥感图像处理

基于盆地动力学的图像多级阈值化方法: 提出一种简单高效的图像多级阈值化方法。利用盆地动力学作为阈值可信度评价,在形态学溢流过程计算每个可能阈值的可信度,按照可信度大小选取阈值对图像进行处理。实验证明:原理简洁;阈值化效果较好;运行效率高,尤其是在要求得到一幅...; 曹永锋孙洪徐新; 关键词：盆地动力学图像分割; 文献传递

由合成孔径雷达图像中检测建筑和提取数目信息的方法: 本发明公开了一种由合成孔径雷达图像中检测建筑和提取数目信息的方法，该方法通过高低阈值、形态学开闭操作以及去除小面积区域，保证了建筑检测结果有较小虚警率，同时最大限度的连接了来自同一建筑的相邻亮特征，而且，该方法可以提高区...; 曹永锋苏彩霞梁建娟; 文献传递

基于中间层特征的全极化SAR监督地物分类被引量：6: 2014年; 提出了一种组合中间层特征(Middle Level Feature,MLF)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的全极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)监督地物分类方法。选择监督方法的目的是直接区分实际地物类别,中间层特征在非监督聚类结果中获取,用于跨越底层特征与地物类别间的语义鸿沟。统计以某像素为中心的特征支持区域内各"中间成分"的占比作为该像素的MLF。这里"中间成分"对应于基于底层极化特征得到的非监督聚类类别。在覆盖武汉地区的Radarsat-2全极化数据上,与基于经典全极化特征的SVM监督分类方法进行了对比,研究了不同中间成分获取方法以及特征支持窗口对于分类性能的影响,结果显示:该方法有很好的性能并有进一步提升的空间。; 任俊英苏彩霞曹永锋; 关键词：支持向量机

具有强抗噪声能力的图像分割方法被引量：11: 2002年; 尽可能多地综合利用图像整体和细部信息 ,是精确分割图像、提取特征的关键。流域思想利用了整体信息 ,应用于梯度图像上 ,兼顾了细部信息。引入待分割物体全局连通性 ,将这种方法用于物体与背景的分割 ,得到了极好的分割效果 ,对噪声有极强的抑制能力 ,同时具有原理简单、分割结果为连续单像素边缘、边缘定位准确、可以同时标记多个区域等优点。给出了形态学流域算法的基本原理及数学实现 ,同时也总结了方法的缺点和解决途径。; 曹永锋郑建生万显容; 关键词：数学形态学流域算法抗噪声图像分割

全极化SAR数据土地覆盖分类精度分析被引量：2: 2015年; 鉴于全极化SAR数据进行土地覆盖分类时不同特征组合会对分类结果带来巨大的影响,该文以美国国家土地覆盖数据为参考分析全极化SAR数据不同特征组合的土地覆盖分类精度。文中以分类精度为准则选取适用的分类方法,对比分析了不同分解组合和波段组合对分类结果的影响,同时给出同一时期成像的TM数据分类结果做比较。结果表明,SAR数据通过有效的分解组合能提高总体分类精度。同时,SAR数据不同分解特征之间有信息冗余和信息互补的关系,波段组合分类时需考虑其对分类结果的影响。波段组合分类得到了最高的总体分类精度71.6%和Kappa系数0.6,表明全极化SAR数据土地覆盖分类,尤其对于一些如"有林湿地"等待定类别,可以达到很好的分类质量。; 杨靖苏彩霞曹永锋; 关键词：土地覆盖分类

基于主动学习和半监督学习的多类图像分类方法: 本发明涉及图像信息处理技术领域，尤其涉及一种基于主动学习和半监督学习的多类图像分类方法。本发明包括初始样本选择及分类器模型训练、BvSB主动学习样本选择、CST半监督学习、训练样本集及分类器模型更新、分类过程迭代五个步骤...; 曹永锋陈荣殷慧; 文献传递

一种提取多显著性等级区域轮廓的高效算法: 在图像处理和模式识别的应用中常需要一幅图像在不同约束下的多个分割结果。以弧段动力学作为区域轮廓的显著性评价,提出了一种多等级区域轮廓提取的高效方法。该方法融合流域分割,计算盆地动力学(Basin dynamic),和计算...; 曹永锋孙洪徐新; 关键词：盆地动力学; 文献传递