基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法

发布时间：2017-11-08 11:41

  本文关键词：基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法

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【摘要】：提出了两种基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法。该算法利用嵌入主成分分析的Gabor变换对高光谱图像进行特征提取。为了保护相邻特征的局部信息,利用局部Fisher判别分析或局部保护非负矩阵分离对Gabor特征进行降维,并采用高斯混合模型分类器对降维后的特征进行分类。两组高光谱数据的实验结果表明,本文算法不但能充分挖掘高光谱图像的谱间-空间特征,而且有效保护了高光谱图像的局部特征信息与多模型结构。与现有的几种算法相比,本文算法能得到更高的分类精度和Kappa系数,在高斯噪声环境中也具有更强的稳健性。
【作者单位】： 长安大学电子与控制工程学院;第三军医大学生物医学工程系;
【基金】：国家自然科学基金(41201363,41601344) 中央高校基本科研业务费专项资金(310832163402、310832161001)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 2第三军医大学生物医学工程系,重庆400038高光谱遥感成像光谱仪能够在许多相邻和重叠的狭窄光谱波段上同时收集地面的辐射数据,因此,利用高光谱图像分析地表物质能得到更多的细节信息,从而细致地对遥感地物进行分类[1]。但是,高光谱遥感图像具有数据量大、数据维数高和数据冗

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本文编号：1157043