宇航学报
宇航學報
우항학보
JOURNAL OF ASTRONAUTICS
2011年
4期
917-921
,共5页
高恒振%万建伟%粘永健%徐湛%许可
高恆振%萬建偉%粘永健%徐湛%許可
고항진%만건위%점영건%서담%허가
组合特征%数学形态学%最大噪声分量%虚拟维数
組閤特徵%數學形態學%最大譟聲分量%虛擬維數
조합특정%수학형태학%최대조성분량%허의유수
针对高光谱图像分类问题,提出了一种基于支持向量机的利用组合特征对高光谱图像进行分类的算法,组合特征综合了高光谱图像的光谱域和空域信息.针对图像的高维数据特性,利用最大噪声分量方法进行特征提取,对得到的主分量图像,采用虚拟维数估计算法来确定需要保留的主分量数目,并用数学形态学操作用保留的主分量图像中提取目标的形态信息.根据得到的空域特征并结合原始光谱域特征,构造用于分类的组合特征矢量.而且采用了支持向量机,利用了其支持小样本、效率高的优点.高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比,具有一定的优越性.
針對高光譜圖像分類問題,提齣瞭一種基于支持嚮量機的利用組閤特徵對高光譜圖像進行分類的算法,組閤特徵綜閤瞭高光譜圖像的光譜域和空域信息.針對圖像的高維數據特性,利用最大譟聲分量方法進行特徵提取,對得到的主分量圖像,採用虛擬維數估計算法來確定需要保留的主分量數目,併用數學形態學操作用保留的主分量圖像中提取目標的形態信息.根據得到的空域特徵併結閤原始光譜域特徵,構造用于分類的組閤特徵矢量.而且採用瞭支持嚮量機,利用瞭其支持小樣本、效率高的優點.高光譜數據實驗錶明,本文提齣的方法和單獨使用譜域或空域信息進行分類相比,具有一定的優越性.
침대고광보도상분류문제,제출료일충기우지지향량궤적이용조합특정대고광보도상진행분류적산법,조합특정종합료고광보도상적광보역화공역신식.침대도상적고유수거특성,이용최대조성분량방법진행특정제취,대득도적주분량도상,채용허의유수고계산법래학정수요보류적주분량수목,병용수학형태학조작용보류적주분량도상중제취목표적형태신식.근거득도적공역특정병결합원시광보역특정,구조용우분류적조합특정시량.이차채용료지지향량궤,이용료기지지소양본、효솔고적우점.고광보수거실험표명,본문제출적방법화단독사용보역혹공역신식진행분류상비,구유일정적우월성.
