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高光谱图像中所包含的丰富的空间和光谱信息,为高光谱图像的后续应用和处理提供了丰富的数据支持,其中高光谱图像分类又是高光谱图像应用中的一大热点。而高的光谱分辨率就为在图像中辨别不同的地物或目标提供了重要的判别信息。而传统高光谱图像分类方法中存在三个重要的问题,其一是原始特征空间往往对于分类任务来说未必是最有效的,其二是无法充分利用高光谱图像中存在的丰富的空间信息,其三是没有充分的利用到高光谱图像中有价值的、少量的有标记样本。为了解决这些问题,基于马尔可夫随机场模型,提出了三种高光谱图像语义信息提取方法