基本知识点-计算机图像分类的两种主要方法.docx

计算机图像分类是图像处理和机器学习领域中的一个重要任务，它涉及到如何将图像自动地分成预定义的类别。本文主要探讨了两种主要的图像分类方法：监督分类和非监督分类。 1. 监督分类 监督分类是基于已知的训练样本进行的。在这个过程中，我们首先需要提供带有标签的训练数据，这些数据代表了我们希望识别的不同类别。训练过程涉及使用这些样本来建立一个判别函数，这个函数能够将新的未标记图像分配到最合适的类别。常见的监督分类方法包括： - **最小距离分类法**：这种方法基于像素与类别中心之间的欧氏距离。虽然计算简单，但分类精度较低，适用于快速了解分类概况。 - **多级切割分类法**：这种方法通过对特征空间进行分段，使分类更加直观。每个像素根据其在特征空间的位置被分配到相应的类别。 - **特征曲线窗口法**：这种方法利用地物的光谱特征，比如反射率的峰值或谷值，设定允许的误差范围，将像素分类。窗口大小的选择对分类效果有很大影响，需要根据地物特征参数的空间分布来调整。 - **最大似然比分类法**：这是监督分类中最常用的方法之一。它计算每个像素属于每个类别的概率，然后将其分配给概率最高的类别。最大似然分类法通常用于多类别问题，通过建立一系列判别函数来计算归属概率。 2. 非监督分类 非监督分类不依赖于预先标记的样本，而是假设相同类型的地物在光谱特征上有相似性。这类方法主要依赖于图像像素的统计特性来进行分类，而不依赖于具体的类别知识。常见的非监督分类方法包括： - **分级集群法**：这种方法通过度量像素之间的相似性，将像素聚集成不同的簇。最终的类别含义需要通过实地调查或与已知类型的数据对比来确定。 - **动态聚类法**：例如ISODATA算法，它开始时给出一个粗略的分类，然后不断调整类别组合，直至分类结果满意。这种方法可以自我组织，适应数据的分布变化。 监督分类和非监督分类的关键区别在于是否使用有标签的训练数据。监督分类需要先验知识来选择特征和构建分类模型，而非监督分类则更注重数据的内在结构和统计特性。非监督分类操作简便，但可能需要后续的人工验证来确保分类的准确性。 在实际应用中，选择哪种分类方法取决于具体任务的需求、数据可用性和准确性要求。监督分类通常在有充足标记数据的情况下表现更好，而非监督分类则适用于数据有限或难以获取先验信息的场景。结合两种方法，如使用监督分类建立初步模型，再用非监督分类进行微调，也可能得到更好的结果。