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无需手动删除频段即可进行高光谱图像分类的无监督频段选择
高光谱影像中的丰富信息为材料分类和识别提供了重要机会。 由于高数量的光谱通道以及少量标记的训练样本带来的“维数诅咒”(称为休斯现象)问题,降维是高光谱数据的必要预处理步骤。 通常,为了提高分类精度,通常预先手动地去除由各种源(主要是传感器和大气)产生的噪声带。 但是,删除这些频段可能会丢弃一些重要的区分性信息,从而最终降低分类精度。 在本文中,我们提出了一种无需手动删除频段即可自动选择频段的新策略。 首先,应用小波收缩对整个数据立方体的空间图像进行消噪。 然后,使用亲和力传播(这是最近提出的一种
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:917504
提供者:
weixin_38706824