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基于改进马尔科夫分类模型的高光谱图像分类方法 被引量:2

The hyperspectral image classification method based on improved markov model
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摘要 文章提出了一种基于改进马尔科夫分类模型的高光谱图像分类方法。文中具体阐述了该分类模型的具体实现流程。首先通过子空间模型将高光谱图像投影到低维的子空间中,对图像进行预分类,然后结合改进的马尔科夫分类模型对预分类结果进行细化,实现了对高光谱图像的分类。 This paper presents a hyperspectral image classification method based on improved Markov Model. The paper describes the implementation process of the classification model. First, through the subspace model let the hyperspectral image projected onto a low-dimensional subspace, and we will have an initial classification results. Then, we use the improved markov model to classify the initial classification results, and finally obtain the classification results.
作者 王冬雪 李姚
出处 《信息通信》 2016年第1期16-17,共2页 Information & Communications
关键词 高光谱图像分类 子空间模型 改进的马尔科夫模型 Hyperspectral image classification Subspace model Markov model
  • 相关文献

参考文献3

  • 1孙家炳.遥感原理与应用[M].武汉大学出版社,2003:92.
  • 2舒宁.关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J].武汉大学学报(信息科学版),2004,29(4):292-295. 被引量:24
  • 3Fountanas L.Principal components based techniques for hyperspectral image data[R].NAVAL POSTGRADUATE SCHOOL MONTEREY CA,2004.

二级参考文献2

共引文献23

同被引文献12

引证文献2

二级引证文献9

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