文件名称：基于降维Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类
文件大小：1.61MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 07:27:43
高光谱图像 分类 Gabor特征
针对传统高光谱图像分类算法忽略空间特征这个问题，提出一种基于Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类算法。首先，通过系数相关矩阵智能地对相邻和高相关光谱带进行分组；接着，在PCA投影子空间中提取每组中的Gabor特征，以量化局部方向和尺度特征；然后，结合保留非负矩阵分解的局部性以减少这些特征子空间的维度；最后，对降维特征进行高斯混合模型分类，并使用对数分类池决策融合规则将分类结果合并。实验结果表明，所提算法优于传统和现有的共计八种先进的分类算法。