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基于扩展形态学和导向滤波的高光谱图像分类方法
- 专利权人:
- 西安电子科技大学
- 发明人:
- 白静,公文静,宋淑,徐航,张博,缑水平,张向荣,李阳阳
- 申请号：
- CN201710277856.7
- 公开号：
- CN107122799A
- 申请日:
- 2017.04.25
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 韦全生`王品华
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于扩展形态学和导向滤波的高光谱图像分类方法，用于解决现有技术存在的边缘区域以及小类别区域错分而导致的分类精度差的技术问题，实现步骤为：采用主成分分析方法对输入的待分类高光谱图像进行降维，得到前c个主成分；采用扩展形态学方法，提取高光谱图像前c个主成分中每个主成分的特征；对提取的特征进行导向滤波，构造特征集；从特征集中抽取训练集与测试集；输入训练集和对应的类别标签对支持向量机进行训练，利用训练好的支持向量机对测试集进行分类；输出分类后的高光谱图像并计算分类精度。本发明改善了边缘区域和小类别区域错分的现象，有效地提高了图像的分类精度，可用于农业、环境监视等诸多领域。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
