基于最小熵和遗传算法的遥感图像特征选择

摘要：

在分析遥感红外图像特点的基础上,提取了灰度共生矩阵的能量、惯性、熵等14个特征量用于红外图像纹理分析.以最小判别熵可分性判据作为准则,利用遗传算法搜索最优特征子集,实现了遥感红外图像的特征选择.为了验证此算法特征选择的有效性,设计了RBF网络分类器,对遥感红外图像进行分类识别,其结果证明,基于最小熵和遗传算法所得到的特征子集可以简化网络结构,减少训练时间,提高样本的识别概率.

关键词：特征选择、遗传算法、熵、识别

分类号：P237.3(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家预研基金41101010506;41322020102

在线出版日期：2005-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3-5,11