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摘要:
高光谱图像(hyper spectral imagery,HSI)分类已成为探测技术的重要研究方向之一,同时也在军事和民用领域得到广泛运用.然而,波段数目巨大、数据冗余、空间特征利用率低等因素已成为高光谱图像分类的挑战,且现有的高光谱分类大多利用可见光或短波红外高光谱数据分类.针对这些问题,本文提出了一种基于光谱和空间特征的K-means分类方法.首先提取空间特征,然后将光谱与空间特征相结合并降维,最后引入K-means算法得到较普通K-means更佳的分类结果.并将此算法运用在长波红外的高光谱图像分类中.
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判别分析
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于空-谱特征K-means的长波红外高光谱图像分类
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 K-means 空间特征 光谱特征 长波红外高光谱图像 高光谱分类
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 图像处理与仿真
研究方向 页码范围 348-355
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 4009字 语种 中文
DOI
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 周浩 20 164 5.0 12.0
2 雷正刚 8 16 2.0 4.0
3 杨智雄 11 42 4.0 6.0
4 余春超 8 32 3.0 5.0
5 汪凌志 1 0 0.0 0.0
6 段绍丽 1 0 0.0 0.0
7 聂冬 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
K-means
空间特征
光谱特征
长波红外高光谱图像
高光谱分类
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
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
3361
总下载数(次)
13
总被引数(次)
30858
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