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一种基于灰度共生矩阵特征和互信息的高光谱图像降维与分类新滤波器

DOI：10.1504/IJSISE.2018.093824 期刊：International Journal of Signal and Imaging Systems Engineering 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要： 降维是高光谱图像分类（HSI）的重要预处理步骤，也是不可避免的任务。一些方法采用基于光谱和空间信息的特征选择或提取算法。本文提出一种新的高光谱图像降维与分类方法，该方法综合考虑基于互信息的光谱与空间信息。我们通过灰度共生矩阵（GLCM）提取的纹理特征来表征空间信息，具体使用同质性、对比度、相关性和能量四个指标。分类任务采用支持向量机（SVM）。实验在三个知名的高光谱基准数据集上进行，将所提算法与现有先进方法进行对比。融合结果表明，本方法在保证良好时效性的同时提高了分类精度，优于其他方法。该算法仍有进一步优化的潜力。
作者： Hasna Nhaila，Elkebir Sarhrouni，Ahmed Hammouch
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种新的高光谱图像（HSI）降维与分类方法，该方法基于互信息同时考虑光谱和空间信息，旨在提高分类精度。

研究成果

该方法通过灰度共生矩阵（GLCM）特征和互信息结合光谱与空间信息，相比现有先进方法显著提升了分类精度并降低了计算耗时。研究证明了降维作为高光谱图像（HSI）分类预处理步骤的重要性。未来工作可聚焦于优化该方法，以在不同类型地表覆盖中实现更优性能。

研究不足

该方法可能需要进一步优化以提高性能。计算时间随数据集规模的增大而增加，且纹理特征的有效性因土地覆盖类型（农业区与城市区域）而异。

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