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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

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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.
Band Selection Based on SNMF Clustering and Interclass Separability Factors

赵玉英、任明武

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南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094

高光谱图像 波段选择 稀疏非负矩阵分解 类间可分性

61727802

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.09.029

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(9)
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