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采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维
被引量：
4
1
作者
向英杰
杨桄
+1 位作者
张俭峰
王琪
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017年第12期1107-1113,共7页
二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降...
二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降维效果。利用相关性将高光谱图像划分为5个子空间,通过转换数据结构来实现行和列的核2DPCA变换,最后将行和列结果进行融合得到降维结果。降维结果表明,在较高信息保持率情况下,分段行-列核2DPCA方法具有最高的图像清晰度和边缘强度。不同地物像元像素折线图表明,分段行-列核2DPCA方法能更好地区分不同地物,可以很好地应用于地物分类和目标识别。
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关键词
核二维主成分分析
分段行-列2dpca
高光谱图像
数据模型转换
降维
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职称材料
给定行和与列和的(0,1,2)-矩阵
2
作者
侯素梅
孙群燕
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期117-119,共3页
设 （Ｒ，Ｓ）是所有具有指定行和向量Ｒ与列和向量Ｓ的（０，ｌ，２）－矩阵组成的集合．给出 （Ｒ，Ｓ）中存在不可约矩阵的２个必要条件，得到了 （Ｒ，Ｓ）的一些性质．
关键词
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矩阵
U
2
(R
S)
结构矩阵
不可约矩阵
(hk
pq)
-
变换
行
和向量
列
和向量
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职称材料
题名
采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维
被引量：
4
1
作者
向英杰
杨桄
张俭峰
王琪
机构
空军航空大学
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017年第12期1107-1113,共7页
基金
吉林省教育厅"十二五"科研项目(2015448)
吉林省科技发展计划资助项目(20140101213JC)
文摘
二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降维效果。利用相关性将高光谱图像划分为5个子空间,通过转换数据结构来实现行和列的核2DPCA变换,最后将行和列结果进行融合得到降维结果。降维结果表明,在较高信息保持率情况下,分段行-列核2DPCA方法具有最高的图像清晰度和边缘强度。不同地物像元像素折线图表明,分段行-列核2DPCA方法能更好地区分不同地物,可以很好地应用于地物分类和目标识别。
关键词
核二维主成分分析
分段行-列2dpca
高光谱图像
数据模型转换
降维
Keywords
kernel
2
dpca
, segmentation row
-
column
2
dpca
, hyperspectral image, data structure transformation, dimensionality reduction
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
给定行和与列和的(0,1,2)-矩阵
2
作者
侯素梅
孙群燕
机构
广东工业大学应用数学系
中山大学岭南学院
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期117-119,共3页
基金
广东工业大学青年基金资助项目(202041)
文摘
设 （Ｒ，Ｓ）是所有具有指定行和向量Ｒ与列和向量Ｓ的（０，ｌ，２）－矩阵组成的集合．给出 （Ｒ，Ｓ）中存在不可约矩阵的２个必要条件，得到了 （Ｒ，Ｓ）的一些性质．
关键词
(0
1
2
)
-
矩阵
U
2
(R
S)
结构矩阵
不可约矩阵
(hk
pq)
-
变换
行
和向量
列
和向量
Keywords
(0,1,
2
)
-
matrix
(R,S)
structure matrix
irreducible matrix
(hk, pq)
-
interchange
分类号
O151.21 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维
向英杰
杨桄
张俭峰
王琪
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017
4
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职称材料
2
给定行和与列和的(0,1,2)-矩阵
侯素梅
孙群燕
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2001
0
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职称材料
已选择
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参考文献
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