【摘 要】
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为了解决高光谱图像分类精度低,计算复杂度高的问题,本文提出一种基于可扩展的自表示学习波段选择方法(SOP-SRL)和3D-Gabor滤波的高光谱图像分类方法,以表示高光谱图像的空间光谱特征。使用SOP-SRL,通过缓存向量选择出信息量大的波段;应用3D-Gabor滤波器组对选定的波段进行响应,获取所有像素点的特征向量,将这些特征向量用于分类。在3个公共数据集上进行实验,所提方法的平均分类精度分别为
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61675051).
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为了解决高光谱图像分类精度低,计算复杂度高的问题,本文提出一种基于可扩展的自表示学习波段选择方法(SOP-SRL)和3D-Gabor滤波的高光谱图像分类方法,以表示高光谱图像的空间光谱特征。使用SOP-SRL,通过缓存向量选择出信息量大的波段;应用3D-Gabor滤波器组对选定的波段进行响应,获取所有像素点的特征向量,将这些特征向量用于分类。在3个公共数据集上进行实验,所提方法的平均分类精度分别为91.42%、98.95%、98.72%,优于其他几种分类算法,能够在提高分类精度的同时,缩短实验时间。
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