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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张海涛[1] 孟祥羽[1] 陈虹宇[1] 张晔[2]
机构地区:[1]辽宁工程技术大学软件学院,葫芦岛125105 [2]哈尔滨工业大学,哈尔滨150000
出 处:《计算机科学》2013年第10期305-308,共4页Computer Science
基 金:国家自然科学基金(60972143)资助
摘 要:遥感图像数据量大、波段数目多、信息冗余多等特点给图像的进一步解译带来了困难。为了解决这个问题,在使用相邻波段间的互信息量与全部波段间的相关系数矩阵相结合的方法对波段进行分组的基础上,运用波段指数和光谱角制图算法,提出了针对某个感兴趣目标的波段选择方法。首先对校正后的全部有效波段进行分组(划分子空间),然后提取出各个子空间中指数最大的波段,最后依据地物光谱可分性选取最佳的波段组合。通过试验及与常见的波段选择方法进行比较的结果显示,所提方法目标提取效果明显。The large amount of data for remote sensing image, more band number and more information redundancy bring difficulties to the further interpretation of the image. To solve this problem, using mutual information between ad-jacent bands and correlation coefficient matrix between the entire band to group the band, and using the band index and spectral angle mapping algorithm, band selection method for a specific region of interest was proposed. First corrected all of the valid band was grouped and divided in to subspace,and then the index of the biggest bands in the various sub-space was removed. Finally, based on surface features the spectral separability select the best band combination. The tri-al and the comparision with the common band selection method compares show that the method proposed in this paper has the obvious obiect extraction effect.
关 键 词:高光谱影像 互信息量 相关系数 波段指数 光谱角制图
分 类 号:TP753[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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