计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
Computer Applications and Software
2015年
7期
212-215,251
,共5页
高光谱图像%波段选择%信息散度
高光譜圖像%波段選擇%信息散度
고광보도상%파단선택%신식산도
Hyperspectral image%Band selection%Information divergence
在实际高光谱图像处理中,目标的先验信息往往较难获得,而非监督波段选择既能很好地完成海量光谱数据降维的任,务,又不依赖于目标的先验信息,因而得到了广泛的应用.提出一种非监督波段选择算法:使用光谱信息散度作为相似性准则度量波段间的相似性,采用前向搜索算法作为波段搜索策略,逐步选出信息量丰富的波段集合.实验结果显示,采用该算法选出的波段集合与正交子空间投影算法和多元线性回归等非监督波段选择算法相比,拥有更高的分类检测精度.
在實際高光譜圖像處理中,目標的先驗信息往往較難穫得,而非鑑督波段選擇既能很好地完成海量光譜數據降維的任,務,又不依賴于目標的先驗信息,因而得到瞭廣汎的應用.提齣一種非鑑督波段選擇算法:使用光譜信息散度作為相似性準則度量波段間的相似性,採用前嚮搜索算法作為波段搜索策略,逐步選齣信息量豐富的波段集閤.實驗結果顯示,採用該算法選齣的波段集閤與正交子空間投影算法和多元線性迴歸等非鑑督波段選擇算法相比,擁有更高的分類檢測精度.
재실제고광보도상처리중,목표적선험신식왕왕교난획득,이비감독파단선택기능흔호지완성해량광보수거강유적임,무,우불의뢰우목표적선험신식,인이득도료엄범적응용.제출일충비감독파단선택산법:사용광보신식산도작위상사성준칙도량파단간적상사성,채용전향수색산법작위파단수색책략,축보선출신식량봉부적파단집합.실험결과현시,채용해산법선출적파단집합여정교자공간투영산법화다원선성회귀등비감독파단선택산법상비,옹유경고적분류검측정도.
