本文選題：譜-空-紋 + 特征融合�。� 參考：《系統(tǒng)科學與數(shù)學》2017年10期

【摘要】：文章提出了一種融合光譜信息,空間信息和紋理信息的高光譜影像分類方法.首先采用主成分分析降低高光譜影像的維度,然后利用灰度共生矩陣從各主成分提取紋理信息,并根據(jù)數(shù)學形態(tài)學特征和光譜信息定義了一種融合譜-空-紋的相似度距離,最后通過偽近鄰(pseudo nearest neighbor,PNN)分類器對影像地物進行分類.為了說明所提出方法的有效性,文章對兩個常用的具有不同空間分辨率和光譜分辨率的真實高光譜影像數(shù)據(jù)集進行了相應的實驗,試驗結果和比較結果表明,利用所提出的方法可以得到較高的分類精度.
[Abstract]:In this paper, a classification method of hyperspectral images based on spectral information, spatial information and texture information is proposed. Firstly, the dimension of hyperspectral image is reduced by principal component analysis (PCA), then texture information is extracted from each principal component by gray level co-occurrence matrix, and a similarity distance between fusion spectrum and space-stripe is defined according to mathematical morphological features and spectral information. Finally, pseudo nearest neighbor classifier is used to classify the image features. In order to illustrate the effectiveness of the proposed method, two commonly used hyperspectral image data sets with different spatial and spectral resolutions are tested. By using the proposed method, higher classification accuracy can be obtained.
【作者單位】： 遼寧師范大學城市與環(huán)境學院;
【基金】：國家自然科學基金(41771178,61772252) 廣東省數(shù)學與交叉科學普通高校重點實驗室開放課題資助課題
【分類號】：TP751

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本文編號：1971885