基于高光谱基本准则的波段选择方法

• 作者: 严阳 刘恂 华文深 崔子浩
• 来源期刊: 光学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 波段选择 子空间划分 离散波段指数 类间可分性因子
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息光学与图像处理
• 页码范围: 634-640
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文

摘要

高光谱数据具有光谱波段多、维度高、数据量庞大的特点,为了提高高光谱数据的处理速度,需要进行降维处理,而波段选择是高光谱降维的基本方法之一.综合考虑,提出基于高光谱波段选择相关性、信息量及类间可分性的方法.通过虚拟维度确定高光谱图像的本征维数,并根据波段间的相关系数进行子空间划分;提出利用基于信息量的离散波段指数,在各个子空间中计算出最大的波段指数构成子集;根据类间可分性准则在子空间中选出可分性因子最大的合适波段.利用光谱角匹配选出最适合分类的波段,组成最后的波段子集,从而实现波段选择的降维处理.通过实验验证,所提方法与传统的最佳指数和自适应波段选择方法相比,在一定程度上提高了高光谱图像的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华文深	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	13	17	3.0	4.0
2	严阳	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	9	17	3.0	4.0
3	刘恂	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	4	11	2.0	3.0
4	崔子浩	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	7	17	3.0	4.0