研究目的
为了解决传统双边滤波（BF）在邻域像素集中心像素为噪声点时提取高光谱图像（HSI）特征的局限性，提出了一种三边平滑滤波（TRSF）方法。
研究成果
TRSF方法能有效提取高光谱图像的光谱-空间特征，并显著提升支持向量机分类器的分类性能，尤其在训练样本有限的情况下。后续工作需进一步增强边缘保持功能。
研究不足
在边缘区域，模板的平均值大于中心像素的真实像素值，这降低了结构相似像素对输出值的影响，同时增加了非结构相似像素对输出值的影响。
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高光谱图像特征提取的三边平滑滤波
DOI：10.1109/LGRS.2018.2881704
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
传统双边滤波（BF）在对高光谱图像（HSI）进行滤波处理时，若邻域像素集的中心像素为噪声点，则无法有效提取高光谱图像特征。本文提出三边平滑滤波（TRSF）算法，该算法避免了传统BF算法的上述局限性。TRSF成功应用于三幅实际高光谱图像的特征提取。为验证所提算法的有效性，采用支持向量机对提取的特征进行分类。实验结果表明，该特征提取方法简单有效。
作者：
Zhikun Chen，Junjun Jiang，Chong Zhou，Xinwei Jiang，Shaoyuan Fu，Zhihua Cai
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