【摘 要】
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有效的波段选择方法可提高高光谱图像处理的速度和处理效果。为了进一步提升前向搜索的最小噪声波段选择算法的效率，提出了一种基于光谱形状相似性分析结合最小噪声准则的高光
【机 构】
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杭州电子科技大学计算机学院,浙江大学电气工程学院
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671408);上海航天科技创新基金资助项目(SAST2016028)
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有效的波段选择方法可提高高光谱图像处理的速度和处理效果。为了进一步提升前向搜索的最小噪声波段选择算法的效率，提出了一种基于光谱形状相似性分析结合最小噪声准则的高光谱图像波段选择方法。通过虚拟维度方法估计聚类数范围，基于光谱角距离度量类内散度和类间散度定义聚类有效性指标，利用时间序列关键点提取准则对聚类后每类数据的平均光谱提取关键波段集，运用最小噪声波段选择方法从关键波段集中搜索最优波段子集。最后，通过RX方法对波段选择后的高光谱图像进行异常检测。实验结果表明，相比直接前向搜索的最小噪声波段选择方法，所提出
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