基于显著性剖面的高光谱图像分类算法

• 作者: 卢其楷 胡轩
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 成像系统 高光谱图像 空谱联合分类 数学形态学 形态学显著性剖面
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 成像系统
• 页码范围: 65-73
• 页数: 9页
• 分类号: TP753
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202040.1611001

摘要

图像中的目标通常具有复杂的形状和尺寸,现有方法难以充分挖掘地物的显著性空间信息.基于此,提出一种基于显著性测度的形态学显著性剖面.首先,根据图像区域内部灰度和轮廓信息计算显著性测度,用于描述目标在场景中的重要程度,然后提取具有显著性测度局部极大值的重要区域,并通过多层级特征描述其空间信息.形态学显著性剖面的构造首先利用基于显著性测度的属性滤波滤除图像的冗余细节,并保留图像的显著结构;再根据图像中显著的组织结构生成层次化的空间特征.实验采用了两组高光谱数据集进行验证,实验结果表明所提算法的分类效果优于其他形态学特征提取算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡轩		8	3	1.0	1.0
2	卢其楷		1	0	0.0	0.0