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针对现有高光谱图像分类方法对空间和谱间信息的利用不充分,限制了地物分类的准确度的问题,该文提出一种基于正交线性判别分析和三维离散小波变换的高光谱图像空谱联合分类算法。该算法首先利用正交线判别分析对高光谱图像进行特征提取和特征缩减;然后将提取后的特征经三维离散小波从不同尺度、频率和方向上分解,以级联的方式获得具有正交类判别信息的空谱融合特征集;最后,将空谱融合特征集作为概率支持向量机的输入特征,分类的结果再通过马尔可夫随机场利用空间上下文信息细化分类图,进一步提升分类准确度。在Indian Pines和Salinas两组数据集上的实验表明,相比其他算法,该算法能达到更高的总体分类准确度和Kappa系数,并且在大部分的地物类别上的分类准确度有着较为明显地提升。 相似文献
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为充分利用高光谱图像自身丰富的光谱信息和空间信息,提出一种基于优势集聚类和马尔科夫随机场相结合的高光谱图像分类算法。首先,分析高光谱图像局部空谱一致性,完成对波段信息量和差异程度的度量,构造无向加权图,利用优势集聚类方法选择出保留良好结构信息的最优波段子集;其次,通过马尔科夫随机场对波段选择后的相邻像元建立局部空谱一致性,有效利用图像空间上下文信息;最后,根据贝叶斯定理,将高光谱图像分类问题转化为最大后验概率的求解问题,从而获得分类结果。2个经典数据集(Indian Pines和Pavia University)的实验表明,相比其他同类算法,该算法能达到更高的总体分类精度和Kappa系数。 相似文献
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