基于图像欧氏距离的高光谱图像流形降维算法

陈宏达; 普晗哗; 王斌; 张立明

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基于图像欧氏距离的高光谱图像流形降维算法

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提出两种基于图像欧氏距离的非线性降维方法.该方法利用高光谱图像物理特性,将图像欧氏距离引入到传统的流形降维算法中.与其它应用于高光谱图像的降维算法相比,该算法具有诸多优点.图像欧氏距离的引入,在考虑高光谱图像本身的空间关系的同时,很好地保持了数据点之间的局部特性,可以实现有效地去除原始数据集光谱维和空间维的冗余信息.实际高光谱数据的实验结果表明,该算法应用于高光谱图像分类时,与其它常见的方法相比具有更高的分类精度.

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来源
《红外与毫米波学报》 |2013年第5期|450-455|共6页
作者
陈宏达; 普晗哗; 王斌; 张立明;
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作者单位

复旦大学电子工程系,上海200433;

复旦大学电子工程系,上海200433;

复旦大学电子工程系,上海200433;

复旦大学波散射与遥感信息重点实验室,上海200433;

复旦大学电子工程系,上海200433;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
高光谱遥感图像; 非线性降维; 图像欧氏距离; 分类;

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