本文關鍵詞：基于快速去噪和深度信念網絡的高光譜圖像分類方法

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【摘要】：為了改善傳統(tǒng)分類方法在高光譜遙感圖像去噪和特征提取方面的不足,提出了一種基于快速去噪和深度信念網絡的高光譜圖像分類方法。該方法利用圖像的二階偏導數(shù)和梯度共同控制擴散速度,采用改進的自適應擴散系數(shù)對不同區(qū)域進行擴散,并利用深度信念網絡對去噪后的圖像進行地物分類。實驗結果表明,與傳統(tǒng)的分類方法相比,該方法提高了高光譜圖像地物分類的精度。
【作者單位】： 桂林電子科技大學信息與通信學院;
【關鍵詞】： 去噪 高光譜 深度信念網絡 圖像分類
【分類號】：TN751.1
【正文快照】： 遙感技術[1]是一種利用安裝在衛(wèi)星等航空飛行器上的成像設備對地面物體進行光譜信息收集的一門技術。在遙感技術蓬勃發(fā)展的今天,通過衛(wèi)星上的遙感儀器,人們可以對地球表面諸如森林、草地、農作物、動物、土壤、水和礦物等資源實施監(jiān)控[2]。目前,主要使用人工神經網絡ANN[3]、

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