本文關(guān)鍵詞：基于聯(lián)合稀疏表示與形態(tài)特征提取的高光譜圖像分類(lèi)

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【摘要】：為了進(jìn)一步提高稀疏表示分類(lèi)能力,提出了基于聯(lián)合稀疏表示算法與形態(tài)學(xué)特征的高光譜圖像(HSI)分類(lèi)算法。該算法對(duì)高光譜圖像提取主成分特征圖,并利用結(jié)構(gòu)元素對(duì)主成分特征圖進(jìn)行多維的空間結(jié)構(gòu)特征提取,結(jié)合提取的形態(tài)學(xué)特征與原始光譜特征,利用聯(lián)合稀疏表示算法將同一空間區(qū)域中的像元聯(lián)合進(jìn)行稀疏系數(shù)矩陣的求解,最終通過(guò)最小殘差判斷準(zhǔn)則確定像元類(lèi)別。在AVIRIS與ROSIS HSI上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在分類(lèi)效果和分類(lèi)總精度上都有顯著提高。
【作者單位】： 陜西學(xué)前師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子信息系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201422,61501287,31300473) 陜西省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(14JK1179)
【分類(lèi)號(hào)】：TP751
【正文快照】： 高光譜遙感技術(shù)是利用具有納米級(jí)光譜分辨率的成像光譜儀來(lái)獲取連續(xù)光譜圖像的技術(shù)[1]。因此,高光譜圖像(HSI)中的每個(gè)像元都是一條含有幾十甚至上百維光譜信息的光譜曲線(xiàn),不同的地物類(lèi)型呈現(xiàn)出不同的光譜曲線(xiàn)特性,使得高光譜分類(lèi)技術(shù)在地物分類(lèi)、軍事勘察、精細(xì)農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1137802