基于RFS和ART的高光谱图像主成分提取方法

• 作者: 张立燕 范宁军 谌德荣 陶鹏
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 主成分提取 区域特征光谱 ART
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 286-290
• 分类号: TP751
• 字数: 3458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2010.03.016

摘要

针对传统高光谱图像主成分提取方法受数据分布状态和噪声影响大的缺点,提出基于区域特征光谱的ART(Adaptive Resonance Theory)神经网络主成分提取算法.首先通过多方向阈值空间邻域聚类提取区域特征光谱作为ART的输入模式,利用ART网络的自适应特性获取地物光谱矢量特征,并通过对光谱矢量聚类完成图像的主成分提取.对高光谱图像仿真结果表明:通过提取区域特征光谱,神经网络的数据处理量减少了约97%;算法能够较准确地提取图像主成分且提取效果明显好于K-均值算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶鹏		1	1	1.0	1.0
2	谌德荣		1	1	1.0	1.0
3	范宁军		1	1	1.0	1.0
4	张立燕		1	1	1.0	1.0