基于Contourlet变换的稀疏成分分析的高光谱图像分类研究

• 作者: 展金梅
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: Contourlet变换 稀疏成分分析(SCA) 高光谱图像 图像分类
• 年，卷（期）: 2013,（21）
• 所属期刊栏目: 科研发展
• 页码范围: 123-123,124
• 页数: 2页
• 字数: 2133字
• 语种: 中文

摘要

本文介绍了稀疏成分高光谱遥感技术发展建立在多光谱遥感技术之上[1]，兴分析和Contourlet变换相关的理论知识，研究了基于Contourlet变换的稀疏成分分析的高光谱图像分类方法--将高光谱图像分类问题转化为解决源信号提取的盲源分离问题。通过实验提取分类数据，计算分类精度。比较实验数据可知，基于Contourlet变换的稀疏成分分析的高光谱图像分类精度高，取得了较好的分类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	展金梅	海南大学信息科学技术学院	2	0	0.0	0.0