基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类法

• 作者: 张乐飞 张良培 杜博 王增茂
• 来源期刊: 光子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 形态学特征 纹理特征 高光谱 灰度共生矩阵
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 116-123
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/gzxb20144308.0810002

摘要

针对传统融合空间和光谱特征方法仅使用单一空间特征,并未充分利用其双高分辨率的特点,提出了一种基于纹理特征和形态学特征融合的高光谱影像分类方法.首先利用传统主成份分析变换降低高光谱影像的维数,消除空间相关性,然后对每一主成分采用灰度共生矩阵提取纹理特征,获得扩展纹理特征,最后结合形态学特征和部分光谱特征进行高光谱影像的分类.实验证明,本文提出的方法能更好地克服传统光谱特征分类的局限性,提高高光谱影像的分类准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张良培	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	127	2239	28.0	40.0
2	杜博	武汉大学计算机学院	45	386	11.0	18.0
3	张乐飞	武汉大学计算机学院	19	186	8.0	13.0
4	王增茂	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	1	32	1.0	1.0