【摘 要】
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双边滤波(bilateral filtering,BF)是一种简单有效的高光谱遥感图像(hyperspectral image,HSI)特征提取算法。该算法在非结构相似像素空间距离近时会被分配较大权重,从而降低
【机 构】
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北部湾大学资源与环境学院广西北部湾海洋灾害研究重点实验室; 中国地质大学(武汉)计算机学院; 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院; 北京理工大学管理与经济学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773355,41666003,41966007);广西本科高校特色专业及实验实训教学基地(中心)建设项目;钦州市科学研究与技术开发计划(201714322);北部湾大学引进高层次人才科研启动项目(2019KYQD27)~~
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双边滤波(bilateral filtering,BF)是一种简单有效的高光谱遥感图像(hyperspectral image,HSI)特征提取算法。该算法在非结构相似像素空间距离近时会被分配较大权重,从而降低加权限制效果。提出一种分类选优的双边滤波算法(classified optimization bilateral filtering,COBF),从相邻像素集内选择类别结构最相似的像素组成新的相邻像素集,确保新的相邻像素集中用于加权平均的相邻像素尽可能相似,以提高特征提取效果。使用支持向量机(support vector machine,SVM)对COBF提取的HSI特征分类以验证其有效性。结果显示,当训练样本数量只有10个时,Indian Pines、Salinas和PaviaU的分类精度分别高达83.8%、96.0%和90.6%。
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