【摘 要】
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高光谱图像具有成对连续的光谱波段,包含了地球表面地物丰富的光谱信息与空间信息,使得一些无法被常规遥感手段识别的地物能够在高光谱图像中进行识别。然而,丰富的数据信息增加了数据处理和分析的难度,且存在样本标记难等问题。为提高高光谱图像分类精度,本文展开递进式研究,首先提出一种改进局部二值模型(Local Binary Pattern,LBP)算子的特征提取方法,在不影响分类精度的情况下压缩特征维度;接
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高光谱图像具有成对连续的光谱波段,包含了地球表面地物丰富的光谱信息与空间信息,使得一些无法被常规遥感手段识别的地物能够在高光谱图像中进行识别。然而,丰富的数据信息增加了数据处理和分析的难度,且存在样本标记难等问题。为提高高光谱图像分类精度,本文展开递进式研究,首先提出一种改进局部二值模型(Local Binary Pattern,LBP)算子的特征提取方法,在不影响分类精度的情况下压缩特征维度;接着研究基于半监督学习的无标记样本标记方法,以扩充有标记样本集;最后通过改进稀疏表示模型,进一步提升分类精度。本文完成的主要内容如下:⑴针对高光谱图像波段间相关性强,信息冗余,数据维度高,处理复杂的问题,提出了一种改进LBP算子的特征提取方法,在不影响分类精度的情况下压缩特征维度,以解决常规LBP算子提取特征冗余的问题,为高光谱图像提取纹理特征,也为后续进一步处理和分类提供可靠信息。⑵针对高光谱图像标签样本有限的问题,提出了一种基于半监督学习的高光谱图像样本标记方法。该方法采用样本筛选策略从大量的无标记样本中寻找一些值得标记的样本,最后基于邻域信息与优先级分类器对筛选后的样本进行标记,得到学习后的伪标记样本,从而扩充标记样本集。⑶针对基于稀疏表示的高光谱图像分类模型中传统稀疏字典冗余的问题,提出了一种基于最近邻的稀疏表示分类模型。该模型为每个待分类的样本构建专属字典,避免了与原始冗余字典的复杂计算过程,减少了噪声的干扰。⑷通过实验验证了本文提出方法在三种数据集上取得的分类效果,实验证明了本文提出方法在Salinas Scene数据集和Pavia University数据集上取得了良好的分类结果。
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