基于马尔科夫随机场的纹理图像分类

基于深度卷积神经网络的图像分类

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程

基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout

随机过程——马尔可夫过程的应用

随机过程——马尔可夫过程的应用 年级：2013级 专业：通信工程3班 姓名：李毓哲 学号：31

摘要：随机信号分析与处理是研究随机信号的特点及其处理方法的专业基础， 是目标检测、估计、滤波灯信号处理理论的基础，在通信、雷达、自动检测、随机振动、图像处理、气象预报、生物医学、地震信号处理等领域有着广泛的应用，随着信息技术的发展，随机信号分析与处理的理论讲日益广泛与深入。 随机过程是与时间相关的随机变量，在确定的时刻它是随机变量。随机过程的具体取值称作其样本函数，所有样本函数构成的集合称作随机过程的样本函数空间，所有样本函数空间及其统计特性即构成了随机过程。通信工程中存在大量的随机现象和随机问题。如：信源是随机过程；信道不仅对随机过程进行了变换，而且会叠加随机噪声等。 马尔可夫过程是一类非常重要的随机过程。随着现代科学技术的发展，很多在应用中出现的马氏过程模型的研究受到越来越多的重视。在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程，马尔可夫过程在研究质点的随机运动、自动控制、通信技术、生物工程等领域中有着广泛的应用。我们可以通过对马尔可夫过程的研究来分析马尔可夫信源的特性。 关键词：随机过程，马尔可夫过程，通信工程，应用

目录 一、摘要 二、随机过程 、随机过程的基本概念及定义 、随机过程的数学描述 、基于MATLAB的随机过程分析方法三、马尔可夫过程 马尔可夫过程的概念 马尔可夫过程的数学描述 四、马尔可夫过程的应用 马尔可夫模型在通信系统中的应用 马尔可夫模型在语音处理的应用 马尔可夫模型的其他应用 五、结论 参考文献

二、随机过程 、随机过程的基本概念及定义 自然界变换的过程通常可以分为两大类——确定过程和随机过程。如果每次试验所得到的观测过程都相同，且都是时间t的一个确定函数，具有确定的变换规律，那么这样的过程就是确定过程。反之，如果每次试验所得到观测过程都不相同，是时间t的不同函数，没有为确定的变换规律，这样的过程称为随机过程。 、随机过程的数学描述 设随机试验E的样本空间Ω，T是一个数集（T∈(-∞,∞)），如果对于每一个t ∈T，都有一个定义在样本空间Ω上的随机变量 X(w,t)，w∈Ω，则称依赖于t的一族随机变量{X(w,t)，t∈T}为随机过程或随机函数，简记为{X(t)，t∈T }或X(t)，其中t称为参数，T称为参数集。当T={0,1,2,…}，T={1,2,…}，T={…,-2,-1,0,1,2,…}时，{X(w,t)t∈T}称为随机序列或时间序列。 、基于MATLAB的典型随机过程的仿真 信号处理仿真分析中都需要模拟产生各种随机序列，通常都是先产生白噪声序列，然后经过变换得到相关的随机序列，MATLAB有许多产生各种分布白噪声的函数。

遥感图像的分类

实验四遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。

树叶分类数字图像处理在树叶识别中的应用

数字图像处理研究报告 数字图像处理在树叶识别中的应用 侯杰：土木系 侯晓鹏：林科院 苏东川：航院 张伟：精仪 指导教师：马慧敏教授 日期：2007.12.30

数字图像处理在树叶识别中的应用 一、课题意义及背景 1 课题背景 植物的识别与分类对于区分植物种类，探索植物间的亲缘关系，阐明植物系统的进化规律具有重要意义。因此植物分类学是植物科学乃至整个生命科学的基础学科。然而，由于学科发展和社会等原因，全世界范围内目前从事经典分类（即传统的形态分类）的人数急剧下降，且呈现出明显的老龄化趋势，后继乏人，分类学已经成为一个“濒危学科”(Buyck,1999)。这不仅对于植物分类学本身，而且对整个植物科学和国民经济的发展带来重大的不利影响。目前植物识别和分类主要由人工完成。然而地球上仅为人所知的有花植物就有大约25万种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和名称，这就给进一步的研究带来了困难。在信息化的今天，我们提出的一种解决方案是：建立计算机化的植物识别系统，即利用计算机及相关技术对植物进行识别和管理[1]。 2 课题意义[2-3] （1）人工进行植物叶形的分类难度很大。这种传统的判别方法要求操作者具有丰富的分类学知识和长期的实践经验,才能开展工作。要做到准确和快速地识别手中的植物是非常困难。并且相应人才极为短缺。 （2）仅为人所知的有花植物就有大约25万种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和名称。建立植物识别系统和数据库十分必要。 （3）植物学研究人员在野外考察时, 时常需要获取植物叶片面积等参数。（4）叶子面积大小对植物的生长发育、作物产量以及栽培管理都具有十分重要的意义。 因此，基于计算机图像处理识别技术的树叶图像识别技术对于植物学，农业

图像分类所需知识整理

图像分类 图像分类技术得益于两种技术的发展，一种是数据库技术，另一种是计算机显示技术。从这两种技术角度来看，图像分类技术可以分为基于文本的图像分类系统和基于图像自身内容的分类系统。 基于内容的图像分类系统 为了克服传统图像分类技术的局限性，人们开始寻求新的图像分类检索方法，于是出现了基于内容的图像分类技术，即使用图像本身的颜色、形状、纹理等视觉特征代替传统的手工填加关键字信息进行分类的技术。 基于内容的分类它直接对图像内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些特征和语义进行分类并建立索引，进行检索。 人们已经将研究重点转移到从图像的视觉内容中自动提取图像特征用于分类及检索上，并且已经开发了各类基于内容的图像视频分类检索系统。 其中较著名的有QBIC、Photobook、Foureys等。这些系统主要利用了图像的低层次信息，如颜色、形状、布局、纹理等。 近几年来，基于内容的图像分类检索技术有了长足的发展，主要是基于低层次视觉特征的图像分类检索，比较成功的例子有IBM 公司的QBIC系统等。 但是针对高层次语义特征的图像分类检索系统还没有成熟的产品。在基于内容的多媒体信息分类检索技术研究中，基于理解的文本分类检索已经有比较好的研究成果，但基于视觉特征和语义特征的图像、音视频分类检索尚处于研究开始阶段。 目前，在图像分类方面，还没有比较成熟的算法能够对所有的图像类型都进行有效的分类。 因此研究图像分类的有效算法对于图像检索技术发展具有十分重要的意义。 从不同的角度，图像可以分为不同的类别。 本文将图像根据功能不同分为图标类图像和图片类图像。 图片类图像在分类技术上，采用提取图像的颜色数，主体颜色，色彩的饱和度等图像基本特征的方法， 根据图像低层次的可见特征进行分类。这些种类不同的图像在视觉特征上有较大的区别， 结合因特网中网页的相关文本信息可以实现语义级的分类。 图像的合理分类对提高基于内容的图像检索结果的准确性具有十分重要的作用。 万维网上的图像的类别一般如下 照片类图片(Photograph)特点 照片类图片通常指具有纹理或纹理趋势的实物图片或通过某些专门软件(如photoshop、3D Max等)处理产生的图片。 照片类图片包括照片(从自然界采集或通过扫描得到的图片)、类照片(主要指通过某些专门的图片处理软件生成的图片或计算机游戏的屏幕图片)等。 特点为：图片中使用的颜色数多，颜色逼真、鲜艳，颜色层次丰富，并且颜色之间过渡比较缓慢，能够表现出颜色、 阴影的细微层次变化。都有比较明显的纹理或纹理趋势，边缘一般模糊不清晰，且在大小比率(长*高)上差别也较小。 常用来显示真实的场景。 如果从照片内容上分类，照片类图片可以分为自然景物类和人造景物类图片。自然景物类图片一般颜色比较鲜明，但是纹理趋势不明显，而人造景物类图片中一般为城市高楼、宗教庙宇、室内物件之类的图片，图片中包含的线条比较多，有较明显的纹理趋势。 图画类图片(Graphic)特点 图画类图片通常都是具有良好边界的设计图片，它一般是通过绘图软件或是手工绘制而成。 图画类图片主要包括：卡通画、国画、油画、图表、徽标、艺术字等。与照片类图片相比，图画类图片中使用的颜色数较少，但是区域颜色的饱和度通常都比较高，多使用纯色或是饱和度较高的颜色，并且颜色间的过渡也较照片类图片快，颜色层次单薄。图片中纹理趋势不明显，通常有清晰的线条和光滑的边缘。另外图画类图片在大小比率上差别较大。

毕业设计(论文)-基于SVM的图像分类系统设计文档

LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 毕业设计 题目基于SVM的图象分类系统 学生姓名 学号 专业班级计算机科学与技术3班 指导教师 学院计算机与通信学院 答辩日期

摘要 支持向量机(SVM)方法是建立在统计学习理论基础之上的，克服了神经网络分类和传统统计分类方法的许多缺点，具有较高的泛化性能。但是，由于支持向量机尚处在发展阶段，很多方面尚不完善，现有成果多局限于理论分析，而应用显得较薄弱，因此研究和完善利用支持向量机进行图像分类对进一步推进支持向量机在图像分析领域的应用具有积极的推动作用。 本文通过支持向量机技术和图像特征提取技术实现了一个图像分类实验系统。文中首先引入了支持向量机概念，对支持向量机做了较全面的介绍；然后，讨论了图像特征的描述和提取方法，对图像的颜色矩特征做了详细的描述，对svm分类也做了详细的说明；最后讨论了由分类结果所表现的一些问题。测试结果表明，利用图像颜色矩特征的分类方法是可行的，并且推断出采用综合特征方法比采用单一特征方法进行分类得到的结果要更令人满意。 关键词：支持向量机图像分类特征提取颜色矩

Abstract The support vector machine (SVM) method is based on statistical learning theory foundation, overcome the neural network classification and traditional statistical classification method of faults, and has high generalization performance. But, because the support vector machine (SVM) is still in the development stage, many still not perfect, the existing results more limited to the theoretical analysis, and the use of appear more weak and therefore study and improve the use of support vector machines to image classification support vector machine to further advance in the application of image analysis play a positive role in promoting. In this paper, support vector machine (SVM) technology and image feature extraction technology implements a image classification experiment system. This paper first introduces the concept of support vector machine (SVM), the support vector machine (SVM) made a more comprehensive introduction; Then, discussed the image characteristics of description and extraction method, the image color moment features described in detail, also made detailed instructions for the SVM classification; Finally discussed the classification results of some problems. Test results show that using the torque characteristics of the image color classification method is feasible, and deduce the comprehensive characteristic method than using single feature method to classify the results are more satisfactory. Keywords: support vector machine image classification feature extraction Color Moment

图像纹理特征提取方法

安徽大学 本科毕业论文（设计、创作） 题目：图像纹理特征提取方法研究 学生姓名：朱邵成学号：Z01114175 院（系）：电气工程与自动化学院专业：自动化 入学时间：2011年9月 导师姓名：寻丽娜职称/学位：讲师/博士 导师所在单位：安徽大学电气工程与自动化学院 完成时间：2015年5月

图像纹理特征提取方法研究 摘要 近年来，随着信息多媒体时代的到来，以及网络在世界范围内的日益流行、云计算的风行，人们在日常生活工作接触的信息量越来越大。图像作为信息的一种载体，具有直观、信息量大、便于不同国家间交流的特点，是网络多媒体的重要组成部分。基于文本的图像检索是基于内容图像检索的基础，用人工方式解释图像信息，其工作量我们难以想象，可行性也值得商榷。因此CBIR方法有效解决了这一个难题。基于内容的图像检索（CBIR）包括四个阶段，分别是：获取图像、提取特征、分类图像、检索图像。图像检索主要是一个核心问题：选取何种算法提取哪一种图像特征，快速有效的进行图像的区分与检测。纹理特征的提取是 CBIR 的关键问题之一，本论文也是基于图像纹理特征的提取为基础。首先，本文使用基于纹理基元的共生矩阵分析方法，用来提取纹理特征向量。此方法中，采用局部二进制模式(Local Binary Pattern，LBP)来进行图像的基本纹理基元的提取，并用灰度共生矩阵(Gray Level Co．occurrence Matrix，GLCM)中共生矩阵的分析方法来对纹理基元图像进行分析。其次文中深入研究了基于灰度共生矩阵( GLCM) 的纹理特征提取方法，给出了基于 Matlab 的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵( GLCM) 的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。 关键词：纹理特征；灰度共生矩阵；基于内容的图像检索；Matlab

无向图模型(马尔科夫随机场)

19 无向图模型（马尔科夫随机场） 19.1 介绍 在第十章,我们讨论了图形化模型(DGMs),通常称为贝叶斯网。然而,对于某些域,需要选择一个方向的边即(DGM), 例如,考虑建模一个图像。我们可能会假设相邻像素的强度值是相关的。我们可以创建一个DAG模型的2D拓扑如图19.1所示。这就是所谓的因果MRF或马尔可夫网。然而,它的条件独立性通常不好。 另一种方法是使用anundirected图形化模型(UGM),也称为马尔可夫随机场(MRF)或马尔可夫网络。这些不需要我们指定边缘方向,在处理一些问题,如图像分析和空间统计数据时显得更自然。例如,一个无向二维点阵显示（如图19.1(b)）；现在每个节点的马尔科夫Blanket只是最近邻节点,正如我们在19.2节所示的那样。 粗略地讲,在建立在DGMs上的UGMs的主要优点是:(1)它们是对称的,因此对 某些领域更“自然”,如空间或关系数据；(2)Discriminativel UGMs(又名条件随机域,或CRFs),它定义了条件概率密度p(y|x),要比Discriminativel UGMs更好，我们在19.6.1节中解释原因。相比于DGMs，UGMs的主要缺点是:(1)参数是可很难解释及模块化程度较差,我们在19.3节解释原因;(2)参数估计计算代价更高,原因我们在19.5节解释。 19.2 UGMs的条件独立性 19.2.1 UGMs通过简单的图分离定义CI关系如下：对于节点集的A,B,C,我们说X A ⊥G X B | X C,如果从在图G中把A从B中分离出来。这意味着，当我们删除所有C 中的节,如果在A上没有任何连接的路径到B，那么CI 属性holds。这就是所谓的UGMs的全局马尔可夫性质。例如,在图19.2(b),有{ 1,2 }⊥{ 6、7 } | { 3、4、5 }。

图像纹理特征的综合介绍

图像纹理特征提取方法简介 一：纹理特征提取 图像纹理是一种重要的视觉手段，是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分析技术一直是计算机视觉、图像处理、图像检索等的活跃研究领域。纹理分析作为诸如上述应用的基础性研究领域之一，其研究内容主要包括：纹理分类和分割、纹理合成、纹理检索和由纹理恢复形状。这些研究内容的一个最基本的问题是纹理特征提取，纹理的微观异构性，复杂性以及应用的广泛性和概念的不明确性给纹理研究带来很大挑战。 纹理特征提取的目标是：提取的纹理特征维数不大、鉴别能力强、稳健性好，提取过程计算量小，能够指导实际运用。 纹理的定义一直为人们所关注，但是图像纹理定义问题至今没有得到圆满的解决，仍然不存在为众人所公认的定义。其中的共识是一：纹理不同于灰度和颜色等图像特征，它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息；二：局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。

二：发展与现状 1966年，Brodatz给出了很多纹理图像的例子，即所谓的Brodatz纹理库，成为后来人们研究纹理的重要来源。 1973年，Haralic对纹理的分析和理解以及提出的纹理特征提取方法，为后续的问题研究提供了理论支持和技术积累。Haralic 开创性的提出著名的GLCM，它在纹理分析中是一个很好的方法，广泛用于将灰度值转化为纹理信息。 GLCM算法是建立在估计图像的二阶组合条件概率密度基础上的，GLCM是描述两个像元在一定角度上，距离上分别具有灰度层i和j的出现概率，显然GLCM是一个对称矩阵，是距离和角度的函数，其阶数由图像中的灰度级决定，由GLCM能够导出14种纹理特征。尽管由GLCM提取的纹理特征具有较好的鉴别能力，但是这个方法在计算上是昂贵的，尤其是对于像素级的纹理分类更是应用有限。首先计算GLCM很耗时，再者需要提取14个纹理特征，其所需时间可想而知。

高光谱图像分类

《机器学习》课程项目报告 高光谱图像分类 ——基于CNN和ELM 学院信息工程学院 专业电子与通信工程 学号 35 学生姓名曹发贤 同组学生陈惠明、陈涛 硕士导师杨志景 2016 年 11 月

一、项目意义与价值 高光谱遥感技术起源于 20 世纪 80年代初，是在多光谱遥感技术基础之上发展起来的[1]。高光谱遥感能够通过成像光谱仪在可见光、近红外、短波红外、中红外等电磁波谱范围获取近似连续的光谱曲线，将表征地物几何位置关系的空间信息与表征地物属性特征的光谱信息有机地融合在了一起，使得提取地物的细节信息成为可能。随着新型成像光谱仪的光谱分辨率的提高，人们对相关地物的光谱属性特征的了解也不断深入，许多隐藏在狭窄光谱范围内的地物特性逐渐被人们所发现，这些因素大大加速了遥感技术的发展，使高光谱遥感成为 21 世纪遥感技术领域重要的研究方向之一。 在将高光谱数据应用于各领域之前，必须进行必要的数据处理。常用的数据处理技术方法包括：数据降维、目标检测、变化检测等。其中，分类是遥感数据处理中比较重要的环节，分类结果不但直接提取了影像数据有效信息，可以直接运用于实际需求中，同时也是实现各种应用的前提，为后续应用提供有用的数据信息和技术支持，如为目标检测提供先验信息、为解混合提供端元信息等。 相对于多光谱遥感而言，由于高光谱遥感的波谱覆盖范围较宽，因此我们可以根据需要选择特定的波段来突显地物特征，从而能够精确地处理地物的光谱信[2]。目前，许多国家开展大量的科研项目对高光谱遥感进行研究，研制出许多不同类型的成像光谱仪。高光谱遥感正逐步从地面遥感发展到航空遥感和航天遥感，并在地图绘制、资源勘探、农作物监测、精细农业、海洋环境监测等领域发挥重要的作用。

马尔可夫过程的发展和应用

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 课程设计（论文） 课程名称：应用随机过程 设计题目：马尔可夫过程的发展与应用 院系：电子信息与工程学院 班级：通信一班 设计者： 学号： 指导教师：田波平 设计时间： 2009/12/17 马尔可夫链(过程)的发展与应用

1. 随机过程发展简述 在当代科学与社会的广阔天地里，人们都可以看到一种叫作随机过程的数学模型：从银河亮度的起伏到星系空间的物质分布、从分子的布朗运动到原子的蜕变过程，从化学反应动力学到电话通讯理论、从谣言的传播到传染病的流行、从市场预测到密码破译，随机过程理论及其应用几乎无所不在。 一些特殊的随机过程早已引起注意，例如1907年前后，Α.Α.马尔可夫研究过一列有特定相依性的随机变量，后人称之为马尔可夫链（见马尔可夫过程）；又如1923年N.维纳给出了布朗运动的数学定义（后人也称数学上的布朗运动为维纳过程），这种过程至今仍是重要的研究对象。虽然如此，随机过程一般理论的研究通常认为开始于30年代。1931年，Α.Η.柯尔莫哥洛夫发表了《概率论的解析方法》；三年后，Α.Я.辛钦发表了《平稳过程的相关理论》。这两篇重要论文为马尔可夫过程与平稳过程奠定了理论基础。稍后，P.莱维出版了关于布朗运动与可加过程的两本书，其中蕴含着丰富的概率思想。1953年，J.L.杜布的名著《随机过程论》问世，它系统且严格地叙述了随机过程的基本理论。1951年伊藤清建立了关于布朗运动的随机微分方程的理论(见随机积分)，为研究马尔可夫过程开辟了新的道路；近年来由于鞅论的进展，人们讨论了关于半鞅的随机微分方程；而流形上的随机微分方程的理论，正方兴未艾。60年代，法国学派基于马尔可夫过程和位势理论中的一些思想与结果，在相当大的程度上发展了随机过程的一般理论，包括截口定理与过程的投影理论等，中国学者在平稳过程、马尔可夫过程、鞅论、极限定理、随机微分方程等方面也做出了较好的工作。 2. 马尔可夫过程发展 2.1 马尔可夫过程简介 马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程，当过程在时刻t0所处的状态为已知时，时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关，这个特性成为无后效性。无后效的随机过程称为马尔科夫过程。马尔科夫过程中的时同和状态既可以是连续的，又可以是离散的。我们称时间离散、状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链。马尔科夫链中，各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制。 2.2 马尔可夫过程的发展 20世纪50年代以前，研究马尔可夫过程的主要工具是微分方程和半群理论（即分析方法）；1936年前后就开始探讨马尔可夫过程的轨道性质，直到把微分方程和半群理论的分析方法同研究轨道性质的概率方法结合运用，才使这方面的研究工作进一步深化，并形成了对轨道分析必不可少的强马尔可夫性概念。1942年，伊藤清用他创立的随机积分和随机微分方程理论来研究一类特殊而重要的马尔可夫过程──扩散过程，开辟了研究马尔可夫过程的又一重要途径。

遥感图像分类方法综述

遥感图像分类方法综述 刘佳馨 摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进行了介绍，并以此为基础对分类思想及后续处理进行说明，进而展望了遥感图像分类的研究趋势和发展前景。 关键词：遥感图像；图像分类；分类方法 1 引言 遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的各个国家以及我国的许多部门、科研单位和公司等，例如地质、水体、植被、土壤等多个方面，得到广泛的应用，尤其在监视观测天气状况、探测自然灾害、环境污染甚至军事目标等方面有着广泛的应用前景。伴随研究的深入，获取遥感数据的方式逐渐具有可利用方法多、探测范围广、获取速度快、周期短、使用时受限条件少、获取信息量大等特点。遥感图像的分类就是对遥感图像上关于地球表面及其环境的信息进行识别后分类，来识别图像信息中所对应的实际地物，从而进一步达到提取所需地物信息的目的。 2 遥感图像分类基本原理 遥感是一种应用探测仪器，在不与探测目标接触的情况下，从远处把目标的电磁波特性记录下来，并且通过各种方法的分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。图像分类的目的在于将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。而遥感图像分类则是利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的自动判别和分类，以达到提取所需地物信息的目的。 3 遥感图像传统分类方法 遥感图像传统分类方法是目前应用较多，并且发展较为成熟的分类方法。从分类前是否需要获得训练样区类别这一角度进行划分，可将遥感图像传统分类方法分为两大类，即监督分类（supervised classification）和非监督分类(Unsupervised