搜索结果: 1-5 共查到“信息与通信工程 高光谱图像分类”相关记录5条 . 查询时间(0.386 秒)
2018年4月4日下午，中山大学李军教授做客学者论坛，与成电师生分享她在高光谱图像分类上的研究动态。信息与通信工程学院朱策教授主持讲座。李军介绍了高光谱图像的特征。她谈到高光谱图像的光谱分辨率在一定范围内，由于它在获得地表图像信息的同时，还获得了光谱信息，真正做到了光谱与图像的结合，故而受到了广泛的关注。而高光谱图像分类则是该领域最活跃的话题之一。考虑到高光谱图像的特殊性，李军介绍在进行分类时，高...
基于空间约束加权条件稀疏表示高光谱图像分类
图像处理 高光谱图像分类 加权条件稀疏表示 马尔可夫随机场
2017/12/27
为了充分利用稀疏表示分类信息和高光谱图像的空间信息,提出结合马尔可夫随机场的加权条件稀疏表示高光谱图像分类算法。该算法对稀疏表示分解后的残差向量建立条件稀疏表示模型,在计算残差向量的类别归属时引入频段方差信息;利用光谱信息散度从信息熵的角度挖掘重构光谱中的类别鉴定信息;在期望最大化算法模型中,将条件稀疏模型与光谱信息散度模型相结合,使算法具备迭代自更新的能力;将马尔可夫随机场引入加权条件稀疏表示算...
成像高光谱的近地田间应用为农业定量遥感的发展提供了新的契机。如何发挥其图谱合一的数据优势，尤其在解析土壤、阴影等背景地物对作物养分反演模型的影响需要关注。该研究借助可见/近红外成像高光仪，在近地田间采集小麦群体的成像立方体，根据影像中光照裸土、阴影裸土、光照叶片和阴影叶片的反射光谱特征建立了归一化光谱分类指数，并应用该指数提取大豆影像中不同类型地物的光谱，分析了背景土壤剔除前后的大豆植被归一化光谱...
基于谱域-空域组合核函数的高光谱图像分类技术研究
主成分分析 谱域空域 核函数 最小二乘
2013/8/19
针对传统高光谱图像分类算法多利用目标的光谱信息，不重视空间信息的问题，本文提出了一种综合利用谱域-空域信息的最小二乘支持向量机分类算法。首先利用主成分分析进行特征提取，然后在保留的主分量图像上用数学形态学得到目标的空域信息。并结合光谱域特征，探讨了各种组合策略，构造组合核函数。通过在分类器中引入空域信息，提高了分类准确率。而且采用了最小二乘支持向量机，将标准向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组...