基于独立成分分析的高光谱图像降维及分割

• 作者: 王晶 金安迪
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱图像 独立成分分析 波段选择 模糊C均值聚类算法
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 3S技术与应用
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 4397字
• 语种: 中文

摘要

高光谱图像的高维数给图像的进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱图像降维分割方法.首先,利用波段子空间划分和标准差对高光谱图像预处理,选择部分波段的高光谱图像作为实验对象;然后利用基于负熵的快速不动点算法对实验数据解混,再根据平均绝对权重系数对波段排序并选取;最后使用模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行分割.实验结果表明,该方法能够有效实现高光谱图像降维,并获得较好的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	17	113	7.0	10.0
2	金安迪		2	0	0.0	0.0