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针对传统SLIC算法对高光谱图像空间信息提取不充分问题,基于地物物理分布特性,提出一种邻域自适应SLIC算法。该方法基于Parzen窗概率密度估计方法计算采样间隔,自动调整邻域大小。在Pavia U数据集上的结果显示,该方法比传统方法分类精度更高,总体分类精度达到了95.49%。
基于邻域自适应SLIC的高光谱图像分类
【摘 要】
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针对传统SLIC算法对高光谱图像空间信息提取不充分问题,基于地物物理分布特性,提出一种邻域自适应SLIC算法。该方法基于Parzen窗概率密度估计方法计算采样间隔,自动调整邻域
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2019年9期
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