【摘 要】
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高光谱图像分类为地质勘探、环境监测、军事侦察等提供了强有力的支持。现有的K-均值(K-MEANS)算法和迭代自组数据分析算法(ISODATA),已应用于多种图像处理软件。但它们只考
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高光谱图像分类为地质勘探、环境监测、军事侦察等提供了强有力的支持。现有的K-均值(K-MEANS)算法和迭代自组数据分析算法(ISODATA),已应用于多种图像处理软件。但它们只考虑到光谱信息而忽略了空间信息,并且需要预先设定类别数目。有鉴于此,本文研究了一种基于Gauss分布的自适应阈值高光谱图像分类方法。该方法通过对传统的阈值选取方法的分析,针对传统阈值法依赖于一维直方图,而且需要手动设定阈值的问题,提出了一种基于Gauss分布的自适应阈值选择方法,以Gauss分布建模,利用多重Gauss分布叠加拟合高光谱图像的光谱角直方图,根据拟合曲线的峰谷特性,分析峰区的截断数据,从而实现了图像分类光谱角阈值的自适应确定；针对相邻像元具有更高相似性可能,本方法建立了一种基于最小关联窗口的降维模型,将高光谱图像的光谱信息和空间信息相结合,以光谱角小于自适应阈值作为图像中像元的相似条件,实现了高光谱图像的非监督分类。仿真实验及目标识别应用表明,本文分类方法不仅具备自适应性,而且分类精度高、边缘识别度强、鲁棒性好。
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