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基于最小关联窗口的高光谱图像非监督分类
1
作者
岳江
柏连发
+1 位作者
张毅
徐杭威
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期86-90,共5页
为了提高分类精度和减少麻点现象,该文在最小关联窗口模型基础上,提出了一种高光谱图像非监督分类方法。首先该方法推导了一个目标辨识量——泛光谱曲线;基于此辨识量和图像空间一致性,提出了像元最小关联窗口继承式分类。类间距离使用...
为了提高分类精度和减少麻点现象,该文在最小关联窗口模型基础上,提出了一种高光谱图像非监督分类方法。首先该方法推导了一个目标辨识量——泛光谱曲线;基于此辨识量和图像空间一致性,提出了像元最小关联窗口继承式分类。类间距离使用巴氏距离(Bhattacharyya distance)度量,将相似类合并,完成最终分类。最后利用美国AVIRIS数据进行性能评价,并分别与K均值(K-MEANS)和迭代自组织数据分析技术(ISODATA)进行了性能对比。实验结果表明,该方法分类精度和麻点现象均优于K-MEANS和ISODATA。
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关键词
泛光谱曲线
巴氏距离
最小关联窗口
图像分类
高光谱图像
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职称材料
题名
基于最小关联窗口的高光谱图像非监督分类
1
作者
岳江
柏连发
张毅
徐杭威
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期86-90,共5页
基金
国家自然科学基金(61071147)
高等学校博士点学科专项科研基金(20103219110013)
文摘
为了提高分类精度和减少麻点现象,该文在最小关联窗口模型基础上,提出了一种高光谱图像非监督分类方法。首先该方法推导了一个目标辨识量——泛光谱曲线;基于此辨识量和图像空间一致性,提出了像元最小关联窗口继承式分类。类间距离使用巴氏距离(Bhattacharyya distance)度量,将相似类合并,完成最终分类。最后利用美国AVIRIS数据进行性能评价,并分别与K均值(K-MEANS)和迭代自组织数据分析技术(ISODATA)进行了性能对比。实验结果表明,该方法分类精度和麻点现象均优于K-MEANS和ISODATA。
关键词
泛光谱曲线
巴氏距离
最小关联窗口
图像分类
高光谱图像
Keywords
ex-spectral curves
Bhattacharyya distance
min-related-window
image classification
hyperspectral images
分类号
TP751.1 [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
基于最小关联窗口的高光谱图像非监督分类
岳江
柏连发
张毅
徐杭威
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
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