基于自适应加权的超光谱图像分类方法

林玉荣; 王强; 林玉娥; 梁兴柱

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基于自适应加权的超光谱图像分类方法

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为了进一步提高已有的加权超光谱图像分类方法的识别性能,以支持向量机(SVM)作为基本框架,结合超光谱图像的谱间与空域信息,提出了一种自适应加权的超光谱图像分类方法。所提方法的自适应权值是由两部分构成,即改进的具有归一化取值的互信息(MI)与一定量的归一化图像标准方差之和,不仅考虑到了超光谱图像的谱间信息对分类会产生的作用,同时也考虑到了每个波段图像所含信息对分类产生的作用,为基于加权的超光谱图像分类方法提供了一种新的思路。实验结果表明,本文提出的方法是有效的和可行的。

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来源
《光电子．激光》 |2011年第6期|935-939|共5页
作者
林玉荣; 王强; 林玉娥; 梁兴柱;
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作者单位

哈尔滨工业大学航天学院;

黑龙江哈尔滨150001;

安徽理工大学计算机科学与工程学院;

安徽淮南232001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
超光谱图像分类; 自适应加权; 互信息(MI); 图像标准方差;

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