| 基于模糊贴近度和改进Prim算法的高光谱图像波段分组排序 |
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| 引用本文： | 张转,马玉,蔡伟.基于模糊贴近度和改进Prim算法的高光谱图像波段分组排序[J].国土资源遥感,2014(4). |
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| 作者姓名： | 张转 马玉 蔡伟 |
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| 作者单位： | 西北工业大学电子信息学院,西安,710072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“高光谱遥感图像和高精度高分辨混合像元分解处理及并行化研究”，“可伸缩视频编码多目标分辨率失真优化方法研究”( |
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| 摘 要： | 传统的基于Prim算法的高光谱图像波段分组排序需要计算所有波段之间的相关系数,并采用满秩相关系数矩阵作为邻接矩阵进行比较,计算复杂度较高。结合模糊数学的相似度衡量理论和高光谱图像的特点,首先提出使用计算简单的最大最小贴近度(maximum and minimum closeness,MMC)作为衡量高光谱图像波段间相关性的参数;然后将MMC的满秩邻接矩阵稀疏化,提取有效波段进行排序,明显降低了排序的波段数目和比较次数。实验结果表明,与传统的Prim算法相比,所提出的算法在保持原有压缩效率的同时,大大降低了波段排序的复杂度,平均波段排序运行时间减少了27%。
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| 关 键 词： | 高光谱图像 波段分组排序 Prim算法 模糊贴近度 最大最小贴近度(MMC) |
Hyperspectral image band grouping and reordering based on fuzzy similarity and improved Prim algorithm |
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| ZHANG Zhuan,MA Yu,CAI Wei.Hyperspectral image band grouping and reordering based on fuzzy similarity and improved Prim algorithm[J].Remote Sensing for Land & Resources,2014(4). |
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| Authors: | ZHANG Zhuan MA Yu CAI Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral image band grouping and reordering Prim algorithm fuzzy similarity maximum and minimum closeness(MMC) |
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