【摘 要】
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多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度，也影响着最终目标识别的性能。研究了一维主成分分析（1DPCA）、二维主成分分析（2DPCA）、一维奇异值分解（1DSVD）和二维奇
【机 构】
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海军大连舰艇学院信息作战系,海军航空工程学院控制工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61303192)资助
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多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度，也影响着最终目标识别的性能。研究了一维主成分分析（1DPCA）、二维主成分分析（2DPCA）、一维奇异值分解（1DSVD）和二维奇异值分解（2DSVD）等代数特征提取方法，并用这些方法构成图像识别框架的特征提取部分，通过识别率的大小来验证是否适合于多光谱图像特征提取。实验结果表明：①与可见光图像目标识别相比，PCA和SVD特征更适合于红外图像目标识别；②训练样本分类时，PCA和SVD特征的识别性能改善不明显；③训练样本少时，SVD重构图像、2DSV
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