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首页> 外文会议>Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XII pt.1 >Using Spatial Filtering to Improve Spectral Distribution Invariants
【24h】

Using Spatial Filtering to Improve Spectral Distribution Invariants

机译：使用空间滤波改善光谱分布不变性

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We use physical considerations to show that an affine transformation can be used to model the effect of environmental changes on hyperspectral image distributions. This allows the generation of a vector of moment invariants that describes an image distribution but does not depend on the environmental conditions. These vectors maintain the invariant property after each image band is spatially filtered which allows the representation to capture spatial properties. We use the distribution invariants and the Fisher discriminant to reduce the size of the representation by selecting optimized spectral bands. We apply the methods developed in this work to the illumination-invariant classification and recognition of regions in airborne images. We also show that the distribution transformation model can be used for change detection in regions viewed under unknown conditions.
机译：我们使用物理考虑因素表明仿射变换可以用来模拟环境变化对高光谱图像分布的影响。这允许生成描述图像分布但不依赖于环境条件的矩不变矢量。在对每个图像带进行空间滤波之后，这些向量将保持不变属性，从而允许表示捕获空间属性。我们使用分布不变式和Fisher判别式通过选择优化的谱带来减小表示的大小。我们将这项工作中开发的方法应用于机载图像中照度不变的分类和区域识别。我们还表明，分布变换模型可用于未知条件下查看区域的变化检测。

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