基于自适应加权的超光谱图像分类方法

作     者：林玉荣 王强 林玉娥 梁兴柱 

作者机构：哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001 安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 

出 版 物：《光电子．激光》 (Journal of Optoelectronics·Laser)

年 卷 期：2011年第22卷第6期

页      面：935-939页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60975009) 

主　　题：超光谱图像分类 自适应加权 互信息(MI) 图像标准方差 

摘      要：为了进一步提高已有的加权超光谱图像分类方法的识别性能,以支持向量机(SVM)作为基本框架,结合超光谱图像的谱间与空域信息,提出了一种自适应加权的超光谱图像分类方法。所提方法的自适应权值是由两部分构成,即改进的具有归一化取值的互信息(MI)与一定量的归一化图像标准方差之和,不仅考虑到了超光谱图像的谱间信息对分类会产生的作用,同时也考虑到了每个波段图像所含信息对分类产生的作用,为基于加权的超光谱图像分类方法提供了一种新的思路。实验结果表明,本文提出的方法是有效的和可行的。