文件名称:
基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法
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上传时间: 2021-02-07
详细说明：提出了两种基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法。该算法利用嵌入主成分分析的Gabor变换对高光谱图像进行特征提取。为了保护相邻特征的局部信息，利用局部Fisher判别分析或局部保护非负矩阵分离对Gabor特征进行降维，并采用高斯混合模型分类器对降维后的特征进行分类。两组高光谱数据的实验结果表明，本文算法不但能充分挖掘高光谱图像的谱间-空间特征，而且有效保护了高光谱图像的局部特征信息与多模型结构。与现有的几种算法相比，本文算法能得到更高的分类精度和Kappa系数，在高斯噪声环境中也具有更强的稳健性。
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