| 基于独立成分分析的高光谱图像降维及分割 |
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| 引用本文： | 王晶,金安迪.基于独立成分分析的高光谱图像降维及分割[J].测绘与空间地理信息,2018(6):86-90. |
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| 作者姓名： | 王晶 金安迪 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新,123000
辽宁省冶金地质勘查研究院有限责任公司,辽宁鞍山,114000 |
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| 摘 要： | 高光谱图像的高维数给图像的进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱图像降维分割方法。首先,利用波段子空间划分和标准差对高光谱图像预处理,选择部分波段的高光谱图像作为实验对象;然后利用基于负熵的快速不动点算法对实验数据解混,再根据平均绝对权重系数对波段排序并选取;最后使用模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行分割。实验结果表明,该方法能够有效实现高光谱图像降维,并获得较好的分割结果。
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| 关 键 词： | 高光谱图像 独立成分分析 波段选择 模糊C均值聚类算法 |
ICA-based Dimensionality Reduction and Segmentation of Hyperspectral Image |
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| WANG Jing,JIN Andi.ICA-based Dimensionality Reduction and Segmentation of Hyperspectral Image[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2018(6):86-90. |
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| Authors: | WANG Jing JIN Andi |
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