融合BOVW和复杂网络的高光谱遥感图像分类

摘要

为挖掘高光谱遥感图像的深层光谱特征,获取优化特征空间以提高分类准确率,提出了一种基于视觉词典和复杂网络的高光谱遥感图像分类的光谱特征提取方法。通过改进视觉词典方法,使用K-Means方法计算各类样本的聚类中心作为词典,并计算各待测试样本的光谱像素值与词典光谱向量中相同光谱波段的差值,计算出单个待测样本点的词频直方图。同时,为提升所提取特征关于像素点波段之间关联的表达,引入复杂网络理论,将样本点光谱向量矩阵化,利用像素点的矩阵位置和像素值构建复杂网络,再对网络进行阈值动态演化,并提取各个子网络拓扑特征。融合二者所提取的特征进行分类。在Salinas和KSC高光谱遥感数据集上的实验结果表明,该算法都可以取得更优的分类效果。