Пространственная классификация гиперспектральных изображений с использованием метода кластеризации k-means++
Автор: Зимичев Евгений Андреевич, Казанский Николай Львович, Серафимович Павел Григорьевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Анализ гиперспектральных данных
Статья в выпуске: 2 т.38, 2014 года.
Бесплатный доступ
Предлагается и исследуется комплексный метод классификации гиперспектральных изображений с учётом пространственной близости пикселей. Ключевой особенностью метода является то, что он использует распространённые и достаточно простые алгоритмы для достижения высокой точности. Метод комбинирует результаты попиксельной классификации с использованием метода опорных векторов и множества контуров, полученных в результате кластеризации изображения методом k-means++. Для предотвращения избыточной обработки схожих данных используется метод главных компонент. Предложенный метод позволяет повысить точность и скорость классификации гиперспектральных данных.
Гиперспектральные изображения, классификация, сегментация, метод опорных векторов, метод k-means++
Короткий адрес: https://sciup.org/14059238
IDR: 14059238