一種基于優(yōu)化搜索策略的高光譜圖像端元提取方法

2016年

應用技術(shù)

初期階段

成果簡介

　　本發(fā)明提出了一種基于優(yōu)化搜索策略的高光譜圖像端元提取方法，技術(shù)特征在于：基于特征空間單形體最大體積轉(zhuǎn)換思想，結(jié)合優(yōu)化搜索策略，在特征空間中通過逐步增大單形體體積，順序提取端元。本方法先用虛擬維度法估算一副高光譜遙感圖像的實際地物數(shù)，然后用主成分分析法對圖像進行降維處理，在任選的初始端元集中，逐步在每個備選單元的對應搜索區(qū)域進行單形體體積增大轉(zhuǎn)換，最終輸出所有端元。實驗證明，給算法能降低運算量，...

相關(guān)成果

1. 關(guān)聯(lián)光譜端元的高光譜圖像超分辨率復原技術(shù)研究
2. 基于免疫稀疏譜聚類的圖像分割方法
3. 基于多尺度譜聚類的圖像分割方法研究
4. 基于并行稀疏譜聚類的SAR圖像分割方法
5. 基于NJW譜聚類標記的圖像分割方法
6. 基于遷移學習的投影尋蹤高光譜圖像分割方法
7. 基于特征重要度排序譜聚類的圖像分割方法
8. 一種具有高光抑制的夜間圖像增強方法
9. 基于數(shù)字圖像和離散元的骨架型瀝青混和料嵌擠結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法研究
10. 一種基于小波變換和多通道PCNN的高光譜圖像融合方法
12. 基于DCT算法數(shù)字圖像水印提取方法
13. 基于半監(jiān)督維數(shù)約減的高光譜圖像分類方法
14. 譜聚類的SAR圖像變化檢測方法
15. 基于ASIFT的多模態(tài)圖像特征提取與匹配方法
16. 基于多參數(shù)譜特征的合成孔徑雷達圖像目標識別方法
17. 高光譜圖像監(jiān)督分類方法
18. 基于復小波提取標記的分水嶺SAR圖像分割方法
19. 基于非下采樣輪廓波變換的遙感圖像道路提取方法
20. 基于脊波雙框架系統(tǒng)的SAR圖像機場跑道提取方法

精品福利一区二区三区免费视-精品福利一区二区三区免费视频-精品福利一区二区在线观看-精品高潮呻吟99AV无码-精品高潮呻吟AV久久无码-精品高精欧美囯产日韩一区

一種基于優(yōu)化搜索策略的高光譜圖像端元提取方法

標簽云

猜您想要的成果

相關(guān)專家

相關(guān)機構(gòu)


	選擇導出文檔的格式關(guān)閉 PDF PDF RTF(word文檔) TXT(純文本)


	提示信息關(guān)閉發(fā)送短信成功


	提示信息關(guān)閉發(fā)送短信失敗


	提示信息關(guān)閉發(fā)送郵件失敗


	提示信息關(guān)閉郵件發(fā)送成功