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基于小波分量特征值匹配的高光谱影像分类
引用本文:李新双,张良培,李平湘,吴波.基于小波分量特征值匹配的高光谱影像分类[J].武汉大学学报(信息科学版),2006,31(3):274-277.
作者姓名:李新双  张良培  李平湘  吴波
作者单位:1. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079;成都市勘察测绘研究院,成都市一环路北70号,610081
2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079
基金项目:科技部科研项目;中国科学院资助项目
摘    要:提出了一种基于小波分量特征值的高光谱影像分类算法。针对每个像素构建一个能反映该分量特征的函数,得到其特征值。再利用这些特征值与参考光谱的特征值进行匹配,从而对整幅影像实现分类。实验证明,该方法比传统的光谱角制图法和交叉相关系数法的分类精度有较大提高。

关 键 词:特征提取  图像分类  光谱匹配  小波变换
文章编号:1671-8860(2006)03-0274-04
修稿时间:2005年12月31

Hyperspectral Image Classification Based on Features of Wavelet Vectors
LI Xinshuang,ZHANG Liangpei,LI Pingxiang,WU Bo.Hyperspectral Image Classification Based on Features of Wavelet Vectors[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2006,31(3):274-277.
Authors:LI Xinshuang  ZHANG Liangpei  LI Pingxiang  WU Bo
Abstract:A novel approach for mapping hyperspectral data is presented by extracting the feature of wavelet vectors.The expected decomposed level-L is decided for a given hyperspectral imagery and then a function is constructed to extract the feature of each vector for every pixel.Classified image is obtained by comparing the feature between the pixel vector and the reference spectra.Comparisons with spectral angle mapping(SAM) and cross correlation spectral match(CCSM) are also done.
Keywords:feature extraction  image classification  spectral matching  wavelet transform  
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