高光谱图像类内光谱变化较大，“同物异谱”现象普遍存在。利用原始地物光谱特征进行分类精度较低而且分类结果图中存在“椒盐现象”。为了获得好的分类结果，必须充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息，减少类内的光谱变化，并扩大类别间的光谱差异。为此，提出一种滚动引导递归滤波的高光谱图像光谱—空间分类方法。首先，利用主成分分析对高光谱图像进行降维；然后，利用高斯滤波对输入图像进行模糊化，消除图像中的噪声和小尺度结构；接下来，将模糊化后的图像作为引导图像，对输入图像进行边缘保持递归滤波，输出结果作为新的引导图像，重复迭代这个过程直至大尺度边缘被恢复；最后，利用提取的特征波段和支持向量机对高光谱图像进行分类。在两个真实高光谱数据集上进行了分类实验，结果表明本文方法的分类精度优于其他的高光谱图像分类方法。在训练样本极少的情况下，本文方法也能获得较高的分类精度。
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高光谱图像滚动引导递归滤波与地物分类
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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