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| 基于视觉显著性波段选择的高光谱分类 | |
| 摘 要： | 波段选择是一种能够减少高光谱图像数据量的同时不改变其物理信息的处理方式,然而,大部分波段选择方法都以选择信息量最大的波段子集为思路,而信息量最大的波段子集却并不一定在后续的分类中有着最佳表现.为达到更好的高光谱分类效果,引入视觉显著性方法,定义基于显著图的波段评价指标,以充分利用各波段图像的空间信息,结合固有的光谱信息进行波段选择,并提出一种半监督波段选择方法,该方法通过少量标记样本指示各类地物空间位置,通过各波段显著图在不同地物位置处的差异大小判别各波段可分性;考虑到波段间存在重叠信息,引入结构相似度筛去冗余波段.最后在3个高光谱数据集(KSC,pavia, paviaU)上验证了提出方法的有效性. |
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