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1.
针对传统高光谱图像分类算法多利用目标的光谱信息,不重视空间信息的问题,本文提出了一种综合利用谱域-空域信息的最小二乘支持向量机分类算法.首先利用主成分分析进行特征提取,然后在保留的主分量图像上用数学形态学得到目标的空域信息.并结合光谱域特征,探讨了各种组合策略,构造组合核函数.通过在分类器中引入空域信息,提高了分类准确率.而且采用了最小二乘支持向量机,将标准向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题.利用了其训练速度快、效率高的优点.高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比表现出了一定的优越性,从而适用于较大规模的高光谱图像分类. 相似文献
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“信号处理综合设计”实验是为配合信号处理系列课程而开设的实验课程。本文论述了基础理论实验、综合设计实验的内容,以及DSP工程实现中需要注意的问题。通过基础理论实验、课程综合设计及DSP的工程实现等实践环节,使学生系统地完成从理论分析到仿真计算到DSP实现的全过程,从实践上对所学的数字信号处理技术进行深入的理解和掌握。 相似文献
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4.
高光谱图像的海量数据给存储和实时传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩.提出了一种结合预测误差反馈的高光谱图像无损压缩算法.根据高光谱图像相邻波段相关性强弱进行波段分组,有效降低了波段排序算法的计算量.通过研究波段排序算法的性能,采用最佳后向排序算法对各组进行波段排序.为有效去除高光谱图像相关性,采用JPEG压缩标准中的无损预测模式对各波段进行谱内预测,利用参考波段预测误差对当前波段谱内预测值进行反馈校正,可进一步提高预测精度.最后,利用JPEG-LS标准对参考波段和预测残差进行无损压缩.对AVIRIS型和OMIS-I型高光谱图像的实验结果表明,该算法可显著降低压缩后的平均比特率. 相似文献
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随机过程的基本概念是"随机信号分析与处理"课程最基本的内容。本文将数字图像直方图均衡引入教学实验,详细讨论了实验原理、流程以及一些具体的注意事项,给出了Cameraman图像的实验结果,并对实验结果进行了深入的分析。该实验既可加强学生对随机过程基本概念的理解,也可提高学生运用随机过程的理论来解决实际问题的能力。 相似文献
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