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摘要:
特征提取对于实现高光谱遥感图像的有效信息挖掘和利用以及提高后续分类应用有着重要价值。为了改进降维效果,提出一种子空间调制的核主成分分析方法,将高光谱数据分组特性整合到一个统一的核方法框架中,并构造子空间调制核。子空间调制核依靠特征分组实现了在光谱波段上的稀疏调制,它也是一个数据自适应的核,用于度量高光谱数据样本间的非线性相似性。该方法利用AVIRIS真实高光谱图像进行评估,并且与传统的核方法、光谱加权核方法进行了比较。实验结果表明,基于子空间调制的核方法更充分地利用了波段间复杂相关的物理特性,进而在高光谱图像分类方面的结果好于传统的核方法与光谱加权核方法。
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文献信息
篇名 一种用于高光谱图像特征提取的子空间核方法
来源期刊 哈尔滨工程大学学报 学科 工学
关键词 高光谱图像 核方法 数据降维 图像分类 特征提取
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 238-244
页数 7页 分类号 TN911.73
字数 5245字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7043.201309025
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 张晔 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 108 943 17.0 25.0
2 谷延锋 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 24 349 11.0 18.0
3 刘振林 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 1 6 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
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高光谱图像
核方法
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特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
哈尔滨工程大学学报
月刊
1006-7043
23-1390/U
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
14-111
1980
chi
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16
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45433
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