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题名采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维
被引量：4
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作者
向英杰
杨桄
张俭峰
王琪
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机构
空军航空大学
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017年第12期1107-1113,共7页
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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)
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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。
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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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Keywords
kernel 2DPCA, segmentation row-column 2DPCA, hyperspectral image, data structure transformation, dimensionality reduction
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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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