结合经验模态分解和Gabor滤波的高光谱图像分类

• 作者: 宛宇美 杨月霜 王立国 路婷婷
• 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 图像分类 空间信息 经验模态分解 Gabor滤波
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 284-290
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 5149字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201411032

摘要

针对传统实施于原始数据空间的纹理提取方法的不足，采用经验模态分解理论提取高光谱图像中空间结构明显的固有模态分量，并在提取出的分量上进行Gabor滤波操作，将传统纹理提取方式转移到变换域上进行，提出了一种基于二维经验模态分解融合空间信息的高精度纹理提取算法。对两个数据集进行仿真实验，实验结果表明改进算法有效地提高了高光谱图像分类精度且抗噪性能良好，提出算法性能明显优于传统Gabor?PCA算法，能够更大程度挖掘高光谱图像空间信息。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立国	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	116	829	15.0	23.0
2	路婷婷	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	3	12	2.0	3.0
3	宛宇美	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	2	8	1.0	2.0
4	杨月霜	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	2	15	2.0	2.0