【摘 要】
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高光谱图像中蕴含丰富的光谱信息和空间信息,能够提高人类对地物的分类和监测能力。高光谱图像分类是高光谱图像处理领域的研究热点和重要研究内容之一,也是后续高光谱图像分析与理解的基础。但是综合考虑光谱信息和空间信息对高光谱图像进行精确有效的分类仍然是一个具有挑战性的任务。本文从充分且正确利用高光谱图像中的空谱信息出发,研究面向高光谱图像分类的回归树场模型,以期提高高光谱图像分类性能。论文主要工作分为三个
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高光谱图像中蕴含丰富的光谱信息和空间信息,能够提高人类对地物的分类和监测能力。高光谱图像分类是高光谱图像处理领域的研究热点和重要研究内容之一,也是后续高光谱图像分析与理解的基础。但是综合考虑光谱信息和空间信息对高光谱图像进行精确有效的分类仍然是一个具有挑战性的任务。本文从充分且正确利用高光谱图像中的空谱信息出发,研究面向高光谱图像分类的回归树场模型,以期提高高光谱图像分类性能。论文主要工作分为三个部分:首先,提出了一种利用自适应空-谱上下文的RTF高光谱图像去噪方法。高光谱图像在采集与传输过程当中会
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