【摘 要】
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针对高光谱图像分类中易出现“维数灾难”问题,本文提出一种新的高光谱图像特征提取算法。该方法引入空间一致性原理对图像进行重构,减小局部信息的冗余,增大异类像元的差异
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,阜阳师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(1708085MF155);安徽省高校优秀拔尖人才培育项目(gxgwfx2018058)资助
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针对高光谱图像分类中易出现“维数灾难”问题,本文提出一种新的高光谱图像特征提取算法。该方法引入空间一致性原理对图像进行重构,减小局部信息的冗余,增大异类像元的差异性;并通过计算光谱信息散度分析近邻像元的相似度,使近邻像元在投影之后仍能保持固有结构。实验结果显示,该方法相比传统方法分类精度更高,在随机选取5%的样本数下,总体分类精度达到了86.90%。
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