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基于线性预测倒谱系数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:
- 刘德连,宋碧霄,韩亮,宗靖国,何国经,黄曦,张建奇
- 申请号：
- CN201210325958.9
- 公开号：
- CN102880861A
- 申请日:
- 2012.09.05
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2013
- 代理人:
- 王品华`朱红星
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于线性预测倒谱系数的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术复杂度高、实时性差，存在Huges现象以及需要样本的先验信息，难以广泛应用的不足。其将语音信号识别中的线性预测倒谱系数应用于光谱图像的光谱数据：首先,对高光谱数据进行光谱噪声滤除；其次,对噪声滤除后的光谱数据进行预加重，增强光谱数据的特征；再次，利用Levinson-Durbin算法求解线性预测系数，并转化为线性预测倒谱系数。最后，进行线性预测倒谱系数的匹配，用向量夹角进行描述，夹角越小，分类结果与基准地表形态相似性越高。本发明具有复杂度低，实时性高，分类效果好，不需要样本的先验信息的优点，可应用于高光谱图像的地物分类与矿物识别等方面。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
