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基于谱域-空域结合特征和图割原理的高光谱图像分类
被引量：
1
1
作者
尤雅萍
成运
+2 位作者
苏松志
曹冬林
李绍滋
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第2期201-208,共8页
高光谱图像中存在着特征维度高而训练集小的问题。为解决该问题,提出了一种2步走的分类方法:1)通过支持向量机对图像进行初步分类,根据分类结果计算出每个类别的均值特征;2)使用1)计算出来的均值特征作为能量函数的数据项,然后利用图割...
高光谱图像中存在着特征维度高而训练集小的问题。为解决该问题,提出了一种2步走的分类方法:1)通过支持向量机对图像进行初步分类,根据分类结果计算出每个类别的均值特征;2)使用1)计算出来的均值特征作为能量函数的数据项,然后利用图割原理对图像做二次分类。实验中发现:空间上相近的像素点往往具有相似的特征,且属于同一个类别。针对这种现象,提取一个将谱域特征和空域特征相结合的新特征。该特征既包含了光谱信息也包含了空间信息,具有较好的分类性能和鲁棒性。在Indian Pine数据集和Pavia University数据集进行实验,实验结果表明了本文提出方法的有效性。
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关键词
高光谱
图像分类
谱域特征
空域特征
谱域-空域结合特征
均值特征
支持向量机
图割原理
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职称材料
题名
基于谱域-空域结合特征和图割原理的高光谱图像分类
被引量：
1
1
作者
尤雅萍
成运
苏松志
曹冬林
李绍滋
机构
厦门大学信息科学与技术学院
福建省仿脑智能系统重点实验室
湖南人文科技学院信息科学与工程系
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第2期201-208,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61202143)
福建省自然科学基金资助项目(2013J05100
+2 种基金
2010J01345
2011J01367)
湖南省自然科学基金资助项目(12JJ2040)
文摘
高光谱图像中存在着特征维度高而训练集小的问题。为解决该问题,提出了一种2步走的分类方法:1)通过支持向量机对图像进行初步分类,根据分类结果计算出每个类别的均值特征;2)使用1)计算出来的均值特征作为能量函数的数据项,然后利用图割原理对图像做二次分类。实验中发现:空间上相近的像素点往往具有相似的特征,且属于同一个类别。针对这种现象,提取一个将谱域特征和空域特征相结合的新特征。该特征既包含了光谱信息也包含了空间信息,具有较好的分类性能和鲁棒性。在Indian Pine数据集和Pavia University数据集进行实验,实验结果表明了本文提出方法的有效性。
关键词
高光谱
图像分类
谱域特征
空域特征
谱域-空域结合特征
均值特征
支持向量机
图割原理
Keywords
hyper
spectral
image
classification
spectral
fea
ture
spatial
fea
ture
spectral
-
spatial
combination
fea
-
ture
mean
fea
ture
s
support
vector
machines
graph
cut
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于谱域-空域结合特征和图割原理的高光谱图像分类
尤雅萍
成运
苏松志
曹冬林
李绍滋
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015
1
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