首页> 中文期刊> 《弹箭与制导学报》 >无人工选择训练样本的高光谱图像神经网络分类方法研究

无人工选择训练样本的高光谱图像神经网络分类方法研究

         

摘要

文中针对在无人工选择训练样本条件下高光谱图像中奇异点及噪声对SOFM神经网络分类效果的影响,提出应先对高光谱图像进行奇异点检测处理以消除其对网络分类的干扰和提取区域特征光谱以抑制噪声,并给出了相似度阈值的选取方法;在此基础上提出了基于区域特征光谱的高光谱图像无人工选择训练样本分类方法,通过对高光谱数据进行仿真,结果表明:文中提出的方法显著抑制了噪声的影响,分类结果更加合理.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号