原文服务方: 杭州电子科技大学学报(自然科学版)       
摘要:
有效的波段选择方法可提高高光谱图像处理的速度和处理效果.为了进一步提升前向搜索的最小噪声波段选择算法的效率,提出了一种基于光谱形状相似性分析结合最小噪声准则的高光谱图像波段选择方法.通过虚拟维度方法估计聚类数范围,基于光谱角距离度量类内散度和类间散度定义聚类有效性指标,利用时间序列关键点提取准则对聚类后每类数据的平均光谱提取关键波段集,运用最小噪声波段选择方法从关键波段集中搜索最优波段子集.最后,通过RX方法对波段选择后的高光谱图像进行异常检测.实验结果表明,相比直接前向搜索的最小噪声波段选择方法,所提出的改进算法用于异常检测能进一步提高检测精度.
推荐文章
一种基于主成分分析的高光谱图像波段选择算法
主成分分析
波段选择
高光谱图像
贝叶斯分类
基于波段分组的高光谱图像无损压缩
高光谱图像
无损压缩
波段分组
波段排序
高光谱影像波段选择算法研究
高光谱影像
波段选择
特征提取与选择
基于自编码的高光谱图像波段加权分类网络研究
高光谱图像分类
波段加权
注意机制
卷积神经网络
深度学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种改进的高光谱图像最小噪声波段选择方法
来源期刊 杭州电子科技大学学报(自然科学版) 学科
关键词 最小噪声波段选择 光谱形状相似性 关键波段 聚类有效性指标
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 49-53
页数 5页 分类号 TP751.1
字数 语种 中文
DOI 10.13954/j.cnki.hdu.2018.01.010
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 厉小润 浙江大学电气工程学院 55 414 12.0 16.0
2 赵辽英 杭州电子科技大学计算机学院 42 266 10.0 14.0
3 钱哲琦 杭州电子科技大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
4 李瑞敏 杭州电子科技大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (8)
共引文献  (89)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1951(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1967(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
最小噪声波段选择
光谱形状相似性
关键波段
聚类有效性指标
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
杭州电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-9146
33-1339/TN
chi
出版文献量(篇)
3184
总下载数(次)
0
总被引数(次)
11145
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导