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高光譜圖像的分類面臨著維數(shù)問題、非線性結(jié)構(gòu)問題等諸多挑戰(zhàn),面對這些挑戰(zhàn),我們有什么辦法去解決嗎?今天,小編給大家整理了以下幾個(gè)方法:
1、特征挖掘技術(shù):能在一定程度上找到有效的特征集,緩解“維度災(zāi)難”現(xiàn)象;
2、核變換技術(shù):這項(xiàng)技術(shù)可以很好地解決非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問題;
3、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和主動(dòng)學(xué)習(xí):用于高光譜圖像分類,可以解決高光譜圖像處理的不適定問題;
4、光譜-光譜分類:可以綜合利用光譜和空間特征,解決高光譜分類中的空間同質(zhì)性和異質(zhì)性問題;
5、稀疏表達(dá):高維信號(hào)表示少數(shù)字典原子及其系數(shù)的線性組合,在降低噪音的同時(shí)探索數(shù)據(jù),進(jìn)行有效表征,傳遞字典原子的類別信息,根據(jù)最小重構(gòu)誤差實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的信號(hào)分類;
6、多分類器集成:可以解決單一分類器泛化性能差,選擇分類器主觀性強(qiáng)等問題。
以上六個(gè)方面可以解決對應(yīng)的高光譜圖像分類困難,希望這篇文章對大家有所幫助,對高光譜成像相機(jī)的朋友可以隨時(shí)聯(lián)系咨詢我們哦~