基于位置向量统计的光谱匹配算子
针对传统光谱匹配算子在"异物同谱"现象下对光谱精细化差异分辨能力较弱的情况,提出基于位置向量统计(PVS)的光谱匹配算子,同时提出通过匹配算子融合来提高目标识别的方法.PVS算子是在光谱吸收特征中吸收深度的一个延伸,算子首先利用位置向量对光谱曲线进行放大,然后利用投票统计的方法进行地物划分.实验结果表明,在检测概率为70%的情况下,PVS算子的虚警率在两个数据集上平均降低了1.73个百分点和4.77个百分点;同时在算子融合识别中,在检测概率为75.43%的情况下,融合PVS算子的虚警率在两个数据集上平均能够分别降低2.35个百分点和8.26个百分点.
图像处理、高光谱图像、光谱匹配、位置向量、匹配算子、融合算子
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O433(光学)
2021-10-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
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