波段聚类和改进递归滤波的高光谱图像分类

摘要：

针对高光谱图像分类任务中的Hughes现象及噪声问题,提出了联合波段聚类和改进递归滤波的高光谱图像分类方法.首先,利用相对熵对高光谱图像的光谱波段进行K-means聚类,对聚类后的光谱波段进行高斯滤波,得到模糊化图像,将其作为递归滤波的引导图像;然后,对聚类后的光谱波段递归滤波处理,从而增强高光谱图像的轮廓特征;最后,利用支持向量机对递归滤波后的特征图像进行分类.在2个真实数据集上的实验结果表明,该方法降低了高光谱图像的维度,去除了噪声并阻止了信息跨越强边缘传播,与传统高光谱图像分类方法相比,提高了分类精度.

关键词：相对熵;K-means聚类;高斯滤波;递归滤波;高光谱图像分类

所属期刊栏目：36

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：河南省科技发展计划项目;河南大学研究生教育创新与质量提升计划项目

在线出版日期：2021-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：25-31