利用多属性剖面与双边滤波的高光谱影像分类

发布时间：2017-07-16 10:17

  本文关键词：利用多属性剖面与双边滤波的高光谱影像分类

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【摘要】：随着高光谱影像空间分辨率的提高,"同谱异物"和"同谱异物"问题日益凸显,传统基于纯光谱的地物分类方法已不能满足识别精度要求。结合光谱与空间信息进行高光谱影像分类已成为领域研究热点。鉴于此,该文提出了一种基于扩展多属性剖面(Extended Multi-Attribute Profiles,EMAPs)和指引双边滤波的高光谱影像地物分类方法。首先,基于EMAPs提取高光谱影像4种属性的形态学纹理特征,通过级联纹理与光谱特征获得新特征矢量。其次,对获取的新特征进行降维,并采用指引双边滤波器滤除降维影像的噪声,同时保持影像的边缘信息。最后,采用支持向量机实现分类。高光谱影像分类实验表明,所提方法性能优于多种光谱与空间结合的分类方法。
【作者单位】： 上海大学通信与信息工程学院;
【关键词】： 高光谱影像 扩展多属性剖面 指引双边滤波 纹理特征提取 分类
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言高光谱遥感[1]可获取从可见到近红外光谱范围内地物的电磁波辐射。生成的高光谱影像包含了地物丰富的光谱信息,有利于提高遥感地物的分类识别率。然而,随着成像仪空间分辨率的提高,传统基于纯光谱特征的分类方法难以获得满意性能。联合空间信息,实现光谱与空间信息结合的

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本文编号：548223