發(fā)布時間：2017-10-16 08:05

  本文關(guān)鍵詞：基于圖像分割和LSSVM的高光譜圖像分類

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【摘要】：提出一種基于圖像分割和LSSVM的高光譜圖像分類方法,將空譜信息結(jié)合起來進(jìn)行高光譜圖像的分類。首先利用均值漂移算法對高光譜圖像進(jìn)行分割,然后對每一塊分割區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并且對降維后的數(shù)據(jù)LSSVM分類,最后用最大投票方法融合分割圖和分類得到最終的分類結(jié)果。該文分類方法先對分割后的區(qū)域求出相似性矩陣并訓(xùn)練新樣本集求出低秩系數(shù)矩陣,由相似性矩陣和低秩系數(shù)矩陣構(gòu)造特征值方程求解出降維矩陣,然后利用混合核LSSVM對降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的基于圖像分割和LSSVM的高光譜圖像分類方法有效提高了高光譜圖像的分類精度。
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 高光譜圖像分類 圖像分割 LSSVM 數(shù)據(jù)降維
【基金】：重慶市博士后科研項(xiàng)目:高分辨率遙感影像核方法分類在地理國情普查中的應(yīng)用研究(Rc201336)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言高光譜遙感圖像由于覆蓋波段多,光譜分辨率高,可以進(jìn)行精細(xì)的地物分類,近年來被應(yīng)用在礦物勘測、精細(xì)農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)等民用領(lǐng)域和軍事偵察、戰(zhàn)場地圖繪制等軍事應(yīng)用領(lǐng)域。由于高光譜數(shù)據(jù)維數(shù)高,當(dāng)樣本數(shù)量有限時,往往會出現(xiàn)分類精度隨特征維數(shù)的上升而下降的所謂Hughes現(xiàn)

【相似文獻(xiàn)】

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1 王U喺，

本文編號：1041543