一种基于改进双边滤波的鲁棒高光谱遥感图像特征提取方法

摘要：

双边滤波(bilateral filtering,BF)是一种简单有效的高光谱遥感图像(hyperspectral image,HSI)特征提取算法.该算法在非结构相似像素空间距离近时会被分配较大权重,从而降低加权限制效果.提出一种分类选优的双边滤波算法(classified optimization bilateral filtering,COBF),从相邻像素集内选择类别结构最相似的像素组成新的相邻像素集,确保新的相邻像素集中用于加权平均的相邻像素尽可能相似,以提高特征提取效果.使用支持向量机(support vector machine,SVM)对COBF提取的HSI特征分类以验证其有效性.结果 显示,当训练样本数量只有10个时,Indian Pines、Salinas和PaviaU的分类精度分别高达83.8％、96.0％和90.6％.

关键词：分类选优、双边滤波、高光谱遥感图像、特征提取

所属期刊栏目：45

分类号：P237;TP394.1(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;广西本科高校特色专业及实验实训教学基地中心建设项目;钦州市科学研究;技术开发计划;北部湾大学引进高层次人才科研启动项目

在线出版日期：2020-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：504-510