【摘 要】
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针对标签传播算法缺乏对新生成样本的评价进而影响分类精度的问题,本文提出一种利用阈值的标签传播算法来提高高光谱图像的分类精度.首先,用基于图像融合和递归滤波的特征提
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针对标签传播算法缺乏对新生成样本的评价进而影响分类精度的问题,本文提出一种利用阈值的标签传播算法来提高高光谱图像的分类精度.首先,用基于图像融合和递归滤波的特征提取方法对原始高光谱图像进行处理.然后,给出一个阈值并对标签传播算法新生成样本进行评价,保留一些可信度较高的样本.最后,保留的新样本和已标记样本之和作为训练样本,对图像进行分类.实验表明,基于改进标签传播算法优于其他的高光谱图像分类算法.
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