南京理工大学学报（自然科学版）
南京理工大學學報（自然科學版）
남경리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2012年
1期
86-90
,共5页
岳江%柏连发%张毅%徐杭威
嶽江%柏連髮%張毅%徐杭威
악강%백련발%장의%서항위
泛光谱曲线%巴氏距离%最小关联窗口%图像分类%高光谱图像
汎光譜麯線%巴氏距離%最小關聯窗口%圖像分類%高光譜圖像
범광보곡선%파씨거리%최소관련창구%도상분류%고광보도상
为了提高分类精度和减少麻点现象,该文在最小关联窗口模型基础上,提出了一种高光谱图像非监督分类方法.首先该方法推导了一个目标辨识量——泛光谱曲线；基于此辨识量和图像空间一致性,提出了像元最小关联窗口继承式分类.类间距离使用巴氏距离( Bhattacharyya distance)度量,将相似类合并,完成最终分类.最后利用美国AVIRIS数据进行性能评价,并分别与K均值(K-MEANS)和迭代自组织数据分析技术(ISODATA)进行了性能对比.实验结果表明,该方法分类精度和麻点现象均优于K-MEANS和ISODATA.
為瞭提高分類精度和減少痳點現象,該文在最小關聯窗口模型基礎上,提齣瞭一種高光譜圖像非鑑督分類方法.首先該方法推導瞭一箇目標辨識量——汎光譜麯線；基于此辨識量和圖像空間一緻性,提齣瞭像元最小關聯窗口繼承式分類.類間距離使用巴氏距離( Bhattacharyya distance)度量,將相似類閤併,完成最終分類.最後利用美國AVIRIS數據進行性能評價,併分彆與K均值(K-MEANS)和迭代自組織數據分析技術(ISODATA)進行瞭性能對比.實驗結果錶明,該方法分類精度和痳點現象均優于K-MEANS和ISODATA.
위료제고분류정도화감소마점현상,해문재최소관련창구모형기출상,제출료일충고광보도상비감독분류방법.수선해방법추도료일개목표변식량——범광보곡선；기우차변식량화도상공간일치성,제출료상원최소관련창구계승식분류.류간거리사용파씨거리( Bhattacharyya distance)도량,장상사류합병,완성최종분류.최후이용미국AVIRIS수거진행성능평개,병분별여K균치(K-MEANS)화질대자조직수거분석기술(ISODATA)진행료성능대비.실험결과표명,해방법분류정도화마점현상균우우K-MEANS화ISODATA.
