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基于SNMF聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择
引用本文:赵玉英,任明武.基于SNMF聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择[J].计算机与数字工程,2021,49(9):1884-1888.
作者姓名:赵玉英  任明武
作者单位:南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
摘    要:高光谱图像的波段范围广、光谱分辨率高,能为图像分类研究提供丰富的信息,但同时也给计算和存储带来了较大困难.论文提出一种基于SNMF聚类与类间可分性因子的方法来进行高光谱图像波段选择,以降低计算和存储开销.首先是数据预处理工作,将高光谱数据进行三维转二维表达,然后利用SNMF聚类算法得到波段的各个类簇,最后以各波段的类间可分性因子为指标在类簇内进行波段选择.实验采用波段子集的平均信息熵、平均相关系数和平均相对熵三类指标进行定量评价,并采用SVM分类器进行分类验证.

关 键 词:高光谱图像  波段选择  稀疏非负矩阵分解  类间可分性

Band Selection Based on SNMF Clustering and Interclass Separability Factors
ZHAO Yuying,REN Mingwu.Band Selection Based on SNMF Clustering and Interclass Separability Factors[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(9):1884-1888.
Authors:ZHAO Yuying  REN Mingwu
Abstract:
Keywords:
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