基于改进的扩散平滑和RBM的高光谱图像分类

发布时间：2017-10-20 14:30

  本文关键词：基于改进的扩散平滑和RBM的高光谱图像分类

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【摘要】：为了改善传统分类方法在高光谱遥感图像去噪和特征提取方面的不足,提出了一种基于改进的扩散平滑算法和RBM的方法。该方法使用自适应扩散系数,对相应的区域进行不同程度的扩散平滑,实现了对高光谱遥感图像的快速去噪;然后利用多层限制玻尔兹曼机构建DBN网络,实现对高光谱遥感图像的分类。实验表明,与传统的分类方法和DBN相比,该方法在高光谱图像地物分类精度上有所改善。
【作者单位】： 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室;
【关键词】： 扩散平滑 限制玻尔兹曼机 高光谱 遥感 神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(61362021) 广西自然科学基金项目(2013GXNSFDA019030;2013GXNSFAA019331;2014GXNSFDA118035) 广西科技开发项目(桂科攻1348020-6;桂科能1298025-7) 桂林电子科技大学研究生科研创新项目(YJCXS201531)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 近年来,随着成像光谱仪技术的突破,遥感图像由多光谱成像发展到高光谱,成像的波段由几个增加到几十个甚至几百个。高光谱遥感技术的发展为地球遥感和相关应用的开发创造了新的机遇。土地覆盖调查、森林地物分类、材料识别以及现代农业等几个领域都利用了大量遥感影像来获取信

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本文编号：1067659