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基于形态学空间特征的高光谱遥感图像分类方法 被引量：1
1
作者 吕俊伟 樊利恒 石晓航 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期385-391,共7页
传统的高光谱图像分类主要是基于像素的光谱特征,在一定程度上忽略了高光谱遥感图像中像素之间的空间相关性。为了充分利用高光谱图像中的空间信息,提出了一种基于加权多结构元素无偏差形态学的空间特征提取方法,并基于形态学的多尺度... 传统的高光谱图像分类主要是基于像素的光谱特征,在一定程度上忽略了高光谱遥感图像中像素之间的空间相关性。为了充分利用高光谱图像中的空间信息,提出了一种基于加权多结构元素无偏差形态学的空间特征提取方法,并基于形态学的多尺度特征和结构保持性提出了基于邻域的多尺度空间特征提取方法,得到了高光谱遥感图像的空间特征。对k-NN分类算法进行改进,提出了基于变精度粗糙集和重构误差的k-NN分类算法,实现了基于空间特征的高光谱遥感图像分类。在两个不同的高光谱遥感图像的实验验证了基于空间特征和改进k-NN分类算法的性能。 展开更多
关键词 高光谱遥感图像 空间特征 形态学 k-NN分类算法
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多方向投影寻踪与高光谱遥感图像特征提取 被引量：3
2
作者 张连蓬 柳钦火 +1 位作者 刘国林 江涛 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期155-158,共4页
介绍了投影寻踪算法的基本原理,构造了面向易混分类别的高光谱遥感数据投影寻踪指标,在单方向投影寻踪算法的基础上,提出了序贯多方向投影寻踪算法.在该算法提取出的特征方向上,易混分地物类别的分类精度提高6%左右,但存在压制其他地物... 介绍了投影寻踪算法的基本原理,构造了面向易混分类别的高光谱遥感数据投影寻踪指标,在单方向投影寻踪算法的基础上,提出了序贯多方向投影寻踪算法.在该算法提取出的特征方向上,易混分地物类别的分类精度提高6%左右,但存在压制其他地物的矛盾. 展开更多
关键词 投影寻踪 高光谱遥感 图像分类
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一种改进的超宽条带噪声消除算法 被引量：1
3
作者 黄世奇 张玉成 +1 位作者 王荣荣 刘哲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期1867-1871,1878,共6页
针对高光谱遥感图像中的超宽条带噪声干扰现象,在深入研究高光谱图像特点和条带噪声产生机理的基础上,提出了一种新的基于最小序列值、小波变换和矩匹配相结合的滤波算法(OWM算法)。该算法主要包括灰度对比度处理、最小序列值处理、小... 针对高光谱遥感图像中的超宽条带噪声干扰现象,在深入研究高光谱图像特点和条带噪声产生机理的基础上,提出了一种新的基于最小序列值、小波变换和矩匹配相结合的滤波算法(OWM算法)。该算法主要包括灰度对比度处理、最小序列值处理、小波变换系数归零处理和矩匹配处理四个步骤。用实际的高光谱图像进行了一系列的验证比较实验,获得了较好的实验效果。实验结果表明,OWM算法不仅能够有效滤除高光谱图像中的超宽条带噪声,而且还具有较好的普适性。 展开更多
关键词 高光谱遥感图像 超宽条带噪声 最小序列值 小波变换 矩匹配
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最优代表向量法及其在冰川分类中的应用
4
作者 曾溢良 张胜 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1067-1071,共5页
针对同物异谱现象以及分类过程中样本代表性差、人工参数设置等原因导致高光谱遥感影像分类精度差的问题,提出了一种样本集优化的最优代表向量分类法,对感兴趣区中的样本进行密度峰值聚类提纯,并对每类地物提纯后样本的均值向量集进行... 针对同物异谱现象以及分类过程中样本代表性差、人工参数设置等原因导致高光谱遥感影像分类精度差的问题,提出了一种样本集优化的最优代表向量分类法,对感兴趣区中的样本进行密度峰值聚类提纯,并对每类地物提纯后样本的均值向量集进行隶属度聚类择优,获取最优代表向量集作为该类地物的中心向量,最终依据距离准则进行分类.通过对比实验验证,本文算法总体分类精度高于90%,表明最优代表向量分类法能够有效消除样本差异性的影响,提高冰川分类精度. 展开更多
关键词 高光谱遥感 图像分类 最优代表向量 密度峰值聚类 冰川分类
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