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基于
EMAPs
空间光谱特征融合和SMLR的高光谱图像分类
提出了一种基于
EMAPs
和SMLR的高光谱图像分类方法。 首先,我们采用
EMAPs
(扩展形态学多属性谱)算法有效地提取了HSI的空间信息,并结合光谱信息形成了空间光谱特征融合模型。 EMAP可以用多个属性结构替换简单的结构元素,并对其进行级联以获得多个结构的属性特征。 然后,我们利用SMLR(稀疏多项式逻辑回归)进行HSI分类。 SMLR适用于高维和大数据集。 采用基于MLR的多分类器,并采用快速算法学习稀疏的多分类器。 与HSI实验中的其他方法相比,我们的方法提供了出色的结果。
2022-03-08 15:10:26
505KB
hyperspectral
image;
classification;
EMAPs;
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