本文關(guān)鍵詞：結(jié)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Gabor濾波的高光譜圖像分類

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【摘要】：針對傳統(tǒng)實施于原始數(shù)據(jù)空間的紋理提取方法的不足,采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解理論提取高光譜圖像中空間結(jié)構(gòu)明顯的固有模態(tài)分量,并在提取出的分量上進(jìn)行Gabor濾波操作,將傳統(tǒng)紋理提取方式轉(zhuǎn)移到變換域上進(jìn)行,提出了一種基于二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解融合空間信息的高精度紋理提取算法。對兩個數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實驗,實驗結(jié)果表明改進(jìn)算法有效地提高了高光譜圖像分類精度且抗噪性能良好,提出算法性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)Gabor-PCA算法,能夠更大程度挖掘高光譜圖像空間信息。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 高光譜圖像 圖像分類 空間信息 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 Gabor濾波
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61275010) 國家教育部博士點基金資助項目(20132304110007) 黑龍江省自然科學(xué)基金資助項目(F201409) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助項目(HEUCFD1410)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 高光譜和空間分辨率遙感影像近幾年受到越來越多的關(guān)注,這類高光譜數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于城市地區(qū)土地覆蓋/土地利用制圖上。為了廣泛利用高光譜圖像的空間結(jié)構(gòu)以及光譜信息,國內(nèi)外學(xué)者已展開了若干研究。其中Fauvel將光譜信息與提取的目標(biāo)特征信息重構(gòu)目標(biāo)特征矢量,并通過分類實驗

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 沈毅;張敏;張淼;;基于互信息波段選擇和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的高精度高光譜數(shù)據(jù)分類[J];激光與光電子學(xué)進(jìn)展;2011年09期

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 趙春暉;齊濱;張q，

本文編號：583252