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高光譜圖像分類方法
時間 2020-08-08
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1、基於基本光譜信息,依據光譜特徵和適當的特徵變換的多種機器學習分類算法 K最近鄰(K-NN)、最大似然分類、貝葉斯、決策樹、極限學習機(ELM)、支持向量機(SVM)、基於稀疏表達(SRC) 2、基於空譜聯合信息的分類 1.組合方式 利用光譜信息和空間聯合信息的先後組合:光譜分類與馬爾可夫隨機場(MRF)或圖像分割技術的組合。 2.融合方式 空間信息與光譜信息的特徵融合:三維小波變換、三維Gab
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