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一种基于光谱角距离和MRPE算法的高光谱图像特征提取方法 

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申请/专利权人:中国人民解放军火箭军工程大学

摘要:本发明公开了一种基于光谱角距离和MRPE算法的高光谱图像特征提取方法,包括:一、采用计算机利用WMF算法对原始高光谱图像进行加权均值滤波预处理,得到去噪后高光谱图像;二、去噪后高光谱图像的矩阵表示;三、利用光谱角距离进行邻域选取;四、根据选取的邻域采用MRPE算法进行高光谱图像特征提取。本发明方法步骤简单、设计合理,使用光谱角距离代替欧氏距离作为像元间的相似性度量函数进行邻域选取,减小光谱不确定性现象带来的误差,从而提高低维特征数据提取准确性,进而提高后续目标检测性能。

主权项:1.一种基于光谱角距离和MRPE算法的高光谱图像特征提取方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤一、采用计算机利用WMF算法对原始高光谱图像进行加权均值滤波预处理,得到去噪后高光谱图像;步骤二、去噪后高光谱图像的矩阵表示:采用计算机将去噪后高光谱图像记作I,则去噪后高光谱图像I的矩阵表示为X,且X=[x1…xj…xn],xj表示去噪后高光谱图像I中第j个像元,j和n均为正整数,且1≤j≤n,n表示去噪后高光谱图像I的像元总数;表示第j个像元对应的第i个波段的数据,d为去噪后高光谱图像I的波段数,i和d均为正整数,且1≤i≤d;T表示转置;步骤三、利用光谱角距离进行邻域选取;步骤四、根据选取的邻域采用MRPE算法进行高光谱图像特征提取。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军火箭军工程大学 一种基于光谱角距离和MRPE算法的高光谱图像特征提取方法

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