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一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法
文献摘要：
基于超像素技术和流行的主成分分析方法,提出了一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法,所提出的方法利用新定义的局部模块度函数对超像素进行合并,并在合并后的超像素图上进行降维计算.最后,采用支持向量机对降维后的高光谱数据进行分类,验证降维效果.该方法有效减缓了基于超像素降维方法的降维结果严重依赖于超像素分割尺度的问题.在Indian Pines和Salinas两个基准数据集上的实验和比较结果验证了所提出方法的有效性.
文献关键词：
高光谱图像;超像素合并;降维;主成分分析
中图分类号：
作者姓名：
谢福鼎;杨秋艳;嵇敏
作者机构：
辽宁师范大学 地理科学学院,辽宁 大连 116029;辽宁师范大学 计算机与信息技术学院,辽宁 大连 116081
文献出处：
引用格式：
[1]谢福鼎;杨秋艳;嵇敏-.一种基于超像素合并的高光谱图像谱-空降维方法)[J].辽宁师范大学学报（自然科学版）,2022(01):45-49
A类：
B类：
超像素合并,高光谱图像,空降,降维方法,主成分分析方法,法利,新定义,模块度,行合并,素图,高光谱数据,超像素分割,Indian,Pines,Salinas,基准数据集
AB值：
0.247894
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