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顾及边缘及权重的极限学习机高光谱图像分类
文献摘要：
针对当前高光谱图像分类中缺少考虑地物分布边缘信息以及空间特征融合时对图像的适应权重问题,提出一种顾及边缘及权重融合的极限学习机高光谱图像分类方法.方法首先利用引导滤波提取顾及地物边缘信息的滤波特征,其次利用拓展形态学多属性剖面提取图像的结构信息,然后通过试错法实验确定面对不同图像时两种信息的融合权重,最后利用极限学习机完成分类.利用三组标准实验数据证明本文方法具有较好精度提升及运算时效性,在面向小训练样本时同样具有适用性.
文献关键词：
引导滤波;拓展形态学多属性剖面;极限学习机;权重融合
中图分类号：
作者姓名：
谢水根;李文娟
作者机构：
武汉中地数码科技有限公司,湖北 武汉430073;杭州海康威视数字技术股份有限公司 浙江杭州310000
文献出处：
引用格式：
[1]谢水根;李文娟-.顾及边缘及权重的极限学习机高光谱图像分类)[J].北京测绘,2022(08):985-989
A类：
拓展形态学多属性剖面
B类：
顾及,极限学习机,高光谱图像分类,地物,边缘信息,空间特征,特征融合,权重融合,分类方法,引导滤波,波特征,结构信息,试错法,融合权重,准实验,精度提升,小训练样本
AB值：
0.20926
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