超像素级Gabors特征融合的高光谱图像分类方法
需积分: 16 25 浏览量
更新于2024-08-11
收藏 3.2MB PDF 举报
"该论文主要探讨了面向高光谱图像分类的超像素级Gabor特征融合方法,简称SPGF。作者通过使用二维Gabor滤波器提取高光谱图像的有效特征,并结合SLIC超像素分割技术,将图像划分为同质区域。接着,利用支持向量机(SVM)对每个Gabor特征模块进行分类,并采用多数投票策略融合分类结果。最终,通过SLIC超像素图对分类结果进行修正,以提高分类准确性。实验证实在两个真实高光谱数据集上,SPGF方法相对于其他经典算法表现出更优的分类性能。该研究受到国家自然科学基金和广东省、深圳市科研项目的资助,作者们专注于高光谱图像处理和机器学习领域的研究。"
在高光谱图像处理中,高光谱图像由于其丰富的光谱信息和较高的空间分辨率,被广泛应用于遥感、环境监测、军事侦察等多个领域。然而,由于光谱混合和噪声的影响,传统的基于像素级别的分类方法往往面临挑战。为了解决这些问题,本文提出的超像素级Gabor特征融合方法(SPGF)引入了超像素分割和Gabor滤波器的概念。
超像素分割是将图像分割成多个具有相似光谱特性的区域,这种方法有助于减少光谱混合,增强图像的局部一致性。SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)是一种常用的超像素分割算法,它通过优化颜色和空间距离来生成紧凑且均匀的超像素,为后续的分类提供更加结构化的输入。
Gabor滤波器是一种能在频域和空域同时进行分析的工具,尤其适用于纹理和边缘检测。在高光谱图像中,Gabor滤波器可以提取出空间和光谱信息的联合特征,这些特征对于区分不同的地物类型非常有用。论文中,作者首先用一组预定义的二维Gabor滤波器对原始图像进行卷积,提取出一系列特征。
接下来,支持向量机(SVM)作为一种有效的分类器,被用于对每个Gabor特征模块进行单独分类。SVM通过构建最大边距超平面,能够找到最佳的决策边界,有效地处理高维数据。多数投票策略则用于融合各个Gabor特征模块的分类结果,以提高整体分类的稳定性和准确性。
最后,为了进一步提升分类精度,论文利用SLIC超像素图对初步分类结果进行修正。SLIC超像素的边界信息可以帮助校正内部可能存在的分类错误,确保分类结果更符合实际的地物分布。
实验结果显示,SPGF方法在两个真实的高光谱数据集上,相较于其他传统算法,如基于像素的分类方法或简单的特征融合策略,取得了更高的分类精度。这表明超像素级的Gabor特征融合在高光谱图像分类中有显著的优势,为高光谱图像处理提供了新的思路和技术手段。
2021-09-25 上传
2022-07-13 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2022-09-23 上传
2021-05-29 上传
2021-08-11 上传
2021-02-07 上传
weixin_38690508
- 粉丝: 5
- 资源: 925
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集