【摘 要】
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根据约束能量最小化、自适应一致估计、光谱角匹配等理论,提出了利用传统图像分割中的阈值选取方法对高光谱图像进行目标检测的方法。通过不同的目标检测方法将高光谱图像转
【基金项目】
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吉林省自然科学基金资助项目（20140101213JC）
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根据约束能量最小化、自适应一致估计、光谱角匹配等理论,提出了利用传统图像分割中的阈值选取方法对高光谱图像进行目标检测的方法。通过不同的目标检测方法将高光谱图像转化为灰度值图像,利用直方图极点法、迭代阈值选取法、最大类间方差阈值法分别提取了各个方法结果灰度值图像的阈值,并根据阈值进行灰度值图像的分割,识别出高光谱图像中的目标。结果表明:3种阈值选取的方法都能较为准确地提取到目标的位置与形状大小信息,与传统方法比较,利用阈值提取的精度更高,误分率更低,其中自适应一致估计算法与最大类间方差阈值法配合结果的正确率
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