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| 高光谱图像的特征提取与特征选择研究 | |
| 摘 要： | 特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础. |
Research on Hyper-spectral Image Feature Extraction and Feature Selection |
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