| 基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法 |
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| 引用本文： | 郭彤,华文深,刘恂,刘晓光. 基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法[J]. 光学技术, 2016, 0(6): 496-500 |
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| 作者姓名： | 郭彤 华文深 刘恂 刘晓光 |
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| 作者单位： | 军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄,050003 |
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| 摘 要： | 最佳指数法是常用的高光谱图像数据波段选择方法,但存在运算时间过长的问题。运用K-means聚类算法,对最佳指数方法进行了改进,提出了聚类最佳指数法,并进行了一系列伪装目标识别的对比实验。实验结果表明,与最佳指数法相比,改进后的方法在保证目标分类精度的前提下,运算速度提高了数十倍;与单纯使用K-means聚类运算相比,不仅运算时间缩短,而且分类精度有所提高。利用改进算法能够在伪装环境下更加快速有效地识别目标。
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| 关 键 词： | 高光谱 波段选择 图像分类 最佳指数法 K-means聚类 |
Rapid hyperspectral band selection approach based on clustering and optimal index algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral imagery band selection classification optimal index K-means clustering |
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