基于空谱加权近邻的高光谱图像分类算法

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 1次 | 上传用户：zhangyan18277

【摘要】

：

现有的高光谱图像分类方法多注意到空间信息的利用,并未考虑地物在空间分布上具有连续性的特点。基于此,提出了一种空谱加权近邻(SSWNN)高光谱图像分类算法。通过构造测试样本点的近邻空间,过滤近邻空间中与测试样本标签不一致的空间近邻点,有效解决了近邻空间内异类点对中心像元分类的干扰,改善了图像的椒盐效应。根据空间近邻点和测试像元之间的光谱相似性为空间近邻点赋予不同的权重,增大了同类像元间的相似性和异类

【作者】

：

纪磊张欣张丽梅文章

【机构】

：

贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025重庆大学光电工程学院,重庆400044

【出处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

高光谱图像图像分类近邻空间背景点椒盐效应正则化系数 hyperspectral image image classification spatial

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