本文提出了一种边缘修正的超像素空间光谱核分类方法,该方法能够有效解决构建空谱核时超像素方法提取的空间信息完全依赖于同一个超像素特征,边缘处像素空间信息刻画不准确这一缺陷,从而有效提升分类精度.首先本文提出一种固定窗口与超像素结合的同质区域选择方法,对提取的邻域像素进行赋权,将超像素中固定窗口外的像素权值置零,得到修正的空间光谱核;其次,进一步考虑相邻超像素之间的相关性,得到相邻超像素间的空间特征光谱核,并与上一步中的空间光谱核进行凸组合得到修正的超像素空间光谱核,最后采用支持向量机进行分类.真实高光谱数据实验结果表明:本文方法能有效克服超像素空谱核的空间信息不稳定性,分类精度优于现有的最新的分类方法.
类型: 期刊论文
作者: 陈允杰,马辰阳,孙乐,詹天明
关键词: 高光谱图像分类,空谱核,超像素核,核方法
来源: 电子学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 南京信息工程大学数学与统计学院,南京信息工程大学计算机与软件学院,南京审计大学信息与工程学院
基金: 国家自然科学基金(No.61672291,No.61601236,No.61502206),江苏省自然科学(No.BK20150923,No.BK20150523)
分类号: TP751
页码: 73-81
总页数: 9
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