高光譜圖像的分類面臨著維數問題、非線性結構問題等諸多挑戰,面對這些挑戰,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方法:
特征挖掘技術:能在一定程度上找到有效的特征集,緩解“維度災難”現象;
核變換技術:這項技術可以很好地解決非線性數據結構問題;
3、半監督學習和主動學習: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性和異質性問題;
5、稀疏表達:高維信號表示少數字典原子及其系數的線性組合,在降低噪音的同時探索數據,進行有效表征,傳遞字典原子的類別信息,根據最小重構誤差實現更準確的信號分類;
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等問題。
以上六個方面可以解決對應的高光譜圖像分類困難,希望這篇文章對大家有所幫助,對高光譜成像相機的朋友可以隨時聯系咨詢我們哦~
萊森光學(深圳)有限公司是一家提供光機電一體化集成解決方案的高科技公司,我們專注于光譜傳感和光電應用系統的研發、生產和銷售。
審核編輯:符乾江
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