基于空-谱特征K-means的长波红外高光谱图像分类

详细信息

Long-wave Infrared Hyperspectral Image Classification Based on K-means of Spatial-Spectral Features

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.
- K-means /
- 空间特征 /
- 光谱特征 /
- 长波红外高光谱图像 /
- 高光谱分类

1.	谢娜，杜言鲁，姜世洲，巩全成，王明超，徐飞飞，王新伟，齐媛. 快速反射镜理论建模与仿真分析. 应用光学. 2023(03): 513-522+585 . 百度学术
2.	姜世洲，杜言鲁，王惠林，王明超，巩全成，徐飞飞. 柔性铰链结构特性对快速反射镜性能影响分析. 应用光学. 2022(04): 626-634 . 百度学术
3.	左岑，杨秀杰，张捷，王璇. 基于轻量级金字塔密集残差网络的红外图像超分辨增强. 红外技术. 2021(03): 251-257 . 本站查看