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涂兵; 朱禹; 周承乐; 陈思源; 何伟;
湖南理工学院信息科学与工程学院;
高光谱图像分类; 特征提取; 超像素; 纹理一致性;
机译:基于协作表示的多尺度超像素融合在高光谱图像分类中的应用
机译:从亚像素到超像素:一种用于高光谱图像分类的新型融合框架
机译:像素级和超像素级高光谱图像分类的概率融合
机译:融合多尺度超像素特征,用于高光谱图像分类
机译:北方条件下使用Landsat多光谱和Hyperion高光谱图像进行面向对象和基于像素的图像分类
机译:基于SLIC基于超像素的l21-范数鲁棒主成分分析用于高光谱图像分类
机译:基于多尺度超像素的稀疏表示用于高光谱图像分类†
机译:几种融合融合在基于像素的图像分类中的比较
机译:基于超像素水平信息融合的超光谱图像分类方法和系统
机译:数字图像的纹理相同区域的检测和测量方法,例如肿瘤涉及通过确定的像素对具有相同纹理纹理的区域进行精细区分,这些像素具有累积特征变量的易失性变化
机译:基于Gabor立方体特征选择的高光谱遥感图像分类方法及系统
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