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摘要:
波段选择是高光谱图像降维的重要手段,将偏最小二乘法引入到高光谱图像波段选择中来,提出一种基于偏最小二乘法的波段选择方法.首先用偏最小二乘法计算训练集样本的潜在向量,接着分析波段与潜在向量的相关程度以确定各波段对于图像分类的重要程度,最后分析候选波段的相关度,获得最终选择波段.实验结果表明,与其他现有波段选择方法相比,该方法在选取相同波段数的情况下可取得较高的分类精度,同时由于避免了特征子集搜索和大矩阵特征值分解的运算,运算速度更快.
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文献信息
篇名 基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 高光谱图像 波段选择 偏最小二乘法 图像分类
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1844-1852
页数 分类号 TP751
字数 7374字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王斌 复旦大学电子工程系 155 1172 18.0 27.0
5 张立明 复旦大学电子工程系 104 1550 23.0 34.0
6 葛亮 复旦大学电子工程系 17 126 6.0 11.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱图像
波段选择
偏最小二乘法
图像分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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