面向高光谱图像分类的超像素级Gabor特征融合方法研究

贾森; 吴奎霖; 朱家松; 李清泉

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面向高光谱图像分类的超像素级Gabor特征融合方法研究

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由于高光谱图像中的地物空间分布具有规整性和局部连续性,同时超像素分割是一种将空间图像分割成多个同质区域的有效方法,因此从超像素的角度进行高光谱图像分类将具有重要意义.本文提出了一种超像素级Gabor特征融合的高光谱图像分类方法,简称为SPGF.首先,使用一组预定义的二维Gabor滤波器与原始高光谱图像进行卷积运算,提取有效特征.同时,利用简单线性迭代聚类(简称SLIC)超像素分割方法将原始高光谱图像划分成互不重叠的超像素.然后,对于每个Gabor特征模块,利用支持向量机分类器进行分类,并使用多数投票策略实现各模块分类结果的融合.最后,使用通过SLIC算法得到的超像素图对分类结果进行修正.在2个真实高光谱数据集上的实验结果表明,本文提出的SPGF方法能够比领域内的一些经典算法获得更高的分类效果.

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来源
《南京信息工程大学学报：自然科学版》 |2018年第1期|72-80|共9页
作者
贾森; 吴奎霖; 朱家松; 李清泉;
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作者单位

深圳大学计算机与软件学院;

深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;模式识别与装置;
关键词
高光谱图像; 超像素分割; Gabor小波;

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