高光谱图像滚动引导递归滤波与地物分类

编号 zgly0001675866

文献类型 期刊论文

文献题名 高光谱图像滚动引导递归滤波与地物分类

作者 崔宾阁  吴亚男  钟勇  钟利伟  路燕 

作者单位 山东科技大学计算机科学与工程学院 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2019年03期

年份 2019 

分类号 TP751 

关键词 高光谱图像分类  滚动引导递归滤波  特征提取  主成分分析 

文摘内容 高光谱图像类内光谱变化较大,同物异谱现象普遍存在。利用原始地物光谱特征进行分类精度较低而且分类结果图中存在椒盐现象。为了获得好的分类结果,必须充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,减少类内的光谱变化,并扩大类别间的光谱差异。为此,提出一种滚动引导递归滤波的高光谱图像光谱—空间分类方法。首先,利用主成分分析对高光谱图像进行降维;然后,利用高斯滤波对输入图像进行模糊化,消除图像中的噪声和小尺度结构;接下来,将模糊化后的图像作为引导图像,对输入图像进行边缘保持递归滤波,输出结果作为新的引导图像,重复迭代这个过程直至大尺度边缘被恢复;最后,利用提取的特征波段和支持向量机对高光谱图像进行分类。在两个真实高光谱数据集上进行了分类实验,结果表明本文方法的分类精度优于其他的高光谱图像分类方法。在训练样本极少的情况下,本文方法也能获得较高的分类精度。