计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
4期
292-296
,共5页
张玉香%高旭杨%王挺%张乐飞%杜博
張玉香%高旭楊%王挺%張樂飛%杜博
장옥향%고욱양%왕정%장악비%두박
高光谱图像%生物信息提取%背景自学习
高光譜圖像%生物信息提取%揹景自學習
고광보도상%생물신식제취%배경자학습
Hyperspectral image%Bio information extraction%Background self-learning
为了提取指纹、癌变区域等重要的生物信息,传统方法一般是使用物理、化学手段直接作用在信息载体上,这不仅需要较长时间,容易对原有信息及载体造成破坏,而且提取过程不可重现、精度较低.高光谱成像技术避免了获取信息时物理接触造成的破坏,能多次稳定获取图像,成为了一种优秀的生物信息采集途径.在此介绍一种基于背景自学习的高光谱图像信息提取方法,它解决了传统非结构化背景模型适应性不强的问题,利用空间光谱信息进一步提升了信息提取精度.实验证明,该方法能有效对背景信息进行估计,提取完整的生物目标信息,精度优于传统目标信息提取方法.
為瞭提取指紋、癌變區域等重要的生物信息,傳統方法一般是使用物理、化學手段直接作用在信息載體上,這不僅需要較長時間,容易對原有信息及載體造成破壞,而且提取過程不可重現、精度較低.高光譜成像技術避免瞭穫取信息時物理接觸造成的破壞,能多次穩定穫取圖像,成為瞭一種優秀的生物信息採集途徑.在此介紹一種基于揹景自學習的高光譜圖像信息提取方法,它解決瞭傳統非結構化揹景模型適應性不彊的問題,利用空間光譜信息進一步提升瞭信息提取精度.實驗證明,該方法能有效對揹景信息進行估計,提取完整的生物目標信息,精度優于傳統目標信息提取方法.
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