【摘 要】
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为提高高光谱图像分类精度,结合光谱信息、邻域信息和边界信息提出一种高光谱图像分类方案。利用局部费希尔判别分析算法进行降维操作并获取边界信息。根据块近邻分类器算法结合光谱和邻域2个维度获得判决信息。采用边界信息对块近邻分类器算法获得的分类标签进行标签平滑操作。在3个真实地物高光谱数据集上进行实验,结果表明该方案稳定有效地提高了高光谱图像的分类精度。
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目（KJ1400416）
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为提高高光谱图像分类精度,结合光谱信息、邻域信息和边界信息提出一种高光谱图像分类方案。利用局部费希尔判别分析算法进行降维操作并获取边界信息。根据块近邻分类器算法结合光谱和邻域2个维度获得判决信息。采用边界信息对块近邻分类器算法获得的分类标签进行标签平滑操作。在3个真实地物高光谱数据集上进行实验,结果表明该方案稳定有效地提高了高光谱图像的分类精度。
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