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Dual-Stage Construction of Probability for Hyperspectral Image Classification

机译：高光谱图像分类概率的双阶段施工

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Recently, feature extraction-based methods have received increasing attention in the hyperspectral image. In this letter, to ensure a more powerful discriminative ability of extracted features, a dual-stage construction of probability (DSCP) method is proposed for hyperspectral image classification. Specifically, the extended multi-attribute profiles (EMAP) method is applied to extract the shape feature of hyperspectral remote sensing image (HSI) to obtain a more accurate initial probability map. Considering that there are still some noises in the boundaries of the initial probability map, an effective edge-preserving filter-based approach named rolling guidance filter is used for probability post-optimization. Consequently, the class label of each pixel can be determined according to the optimized probability maps. Experiments demonstrate significantly the efficiency of the proposed method in comparison with other advanced methods.
机译：最近，特征提取的方法在高光谱图像中得到了不断的关注。在这封信中，为了确保提取特征的更强大的鉴别能力，提出了用于高光谱图像分类的概率（DSCP）方法的双阶段构造。具体地，应用扩展的多属性简档（EMAP）方法来提取高光谱遥感图像（HSI）的形状特征，以获得更准确的初始概率图。考虑到初始概率图的界限仍然存在一些噪声，命名滚动引导滤波器的有效边缘保留滤波器的方法用于概率优化后。因此，可以根据优化的概率图来确定每个像素的类标签。实验表明，与其他先进方法相比，提出的方法的效率显着。

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