采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维

• 作者: 向英杰 张俭峰 杨桄 王琪
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 核二维主成分分析 分段行-列2DPCA 高光谱图像 数据模型转换 降维
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 1107-1113
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4054字
• 语种: 中文

摘要

二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中.基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降维效果.利用相关性将高光谱图像划分为5个子空间,通过转换数据结构来实现行和列的核2DPCA变换,最后将行和列结果进行融合得到降维结果.降维结果表明,在较高信息保持率情况下,分段行-列核2DPCA方法具有最高的图像清晰度和边缘强度.不同地物像元像素折线图表明,分段行-列核2DPCA方法能更好地区分不同地物,可以很好地应用于地物分类和目标识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨桄		66	522	13.0	21.0
2	张俭峰		13	51	4.0	6.0
3	向英杰		7	17	3.0	3.0
4	王琪		6	15	3.0	3.0