基于降维Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类
Hyperspectral image classification based on dimensionality reduction Gabor feature and decision fusion
1. 重庆电子工程职业学院 数字媒体学院, 重庆 401331
2. 西南大学 学生工作处, 重庆 400715
摘要
针对传统高光谱图像分类算法忽略空间特征这个问题,提出一种基于Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类算法。首先,通过系数相关矩阵智能地对相邻和高相关光谱带进行分组;接着,在PCA投影子空间中提取每组中的Gabor特征,以量化局部方向和尺度特征;然后,结合保留非负矩阵分解的局部性以减少这些特征子空间的维度;最后,对降维特征进行高斯混合模型分类,并使用对数分类池决策融合规则将分类结果合并。实验结果表明,所提算法优于传统和现有的共计八种先进的分类算法。
基金项目
重庆市教委课题项目(KJ1729408)
重庆市教委教改重点项目(162071)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0670
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 928-931
文章编号: 1001-3695(2020)03-064-0928-04
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
杨秀杰, 高丽. 基于降维Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 928-931. (Yang Xiujie, Gao Li. Hyperspectral image classification based on dimensionality reduction Gabor feature and decision fusion [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 928-931. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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