基于特征池化与除归一化表示的高分辨率遥感图像分类方法

摘要

一种基于特征池化与除归一化的遥感图像分类方法，首先对遥感图像进行线性滤波，采用特征池化对线性滤波结果的特征进行合并，而后通过除归一化降低遥感图像中的高阶相关性，以稠密网格方式提取局部描述子，最后经Hellinger核映射与特征降维后进行特征编码形成遥感图像的全局表达，再经训练与预测后完成对遥感图像的分类，本发明能够获得较高的图像分类精度，消除了图像中的低阶高阶统计相关性的冗余增强目标位置不变性，特征压缩紧凑，降低了特征维度，提高了计算效率，获得了更好的分类性能，简单易实现，精度高。