基于目标约束与谱空迭代的高光谱图像分类方法 |
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引用本文: | 于纯妍,赵猛,宋梅萍,李森,王玉磊.基于目标约束与谱空迭代的高光谱图像分类方法[J].光学学报,2018(6). |
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作者姓名: | 于纯妍 赵猛 宋梅萍 李森 王玉磊 |
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作者单位: | 大连海事大学信息科学技术学院;综合业务网理论及关键技术国家重点实验室;中国科学院光谱成像技术重点实验室 |
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摘 要: | 针对复杂背景像元影响高光谱分类精度的问题,将目标检测方法引入地物分类研究,提出了一种基于谱空特征迭代的高光谱图像分类方法,该方法通过将约束能量最小化设计了一种多目标约束的类别分类器(MTCC)。该分类器利用检测原理提取多类目标地物,有效地降低了复杂背景数据对分类精度的影响;同时为了解决光谱特征带来的过分类问题,方法中利用反馈式谱空融合方式强化空间增强信息在分类中的作用,以逐步提高分类精度。利用Purdue、Salinas和Pavia数据集进行实验,结果表明,所提方法的平均分类精度分别为98.09%、97.33%和84.68%,精确率分别为96.84%、95.32%和79.13%,与其他方法相比所提方法具有更高的泛化能力,实用性更强。
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