计算机应用研究

作者：杨秀杰,高丽,

单位：1.重庆电子工程职业学院数字媒体学院,重庆401331；2.西南大学学生工作处,重庆400715；

关键词：高光谱图像,分类,Gabor特征,高斯混合模型,决策融合,PCA投影,

基金：重庆市教委课题项目(KJ1729408)；重庆市教委教改重点项目(162071)；；

针对传统高光谱图像分类算法忽略空间特征这个问题，提出一种基于Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类算法。首先，通过系数相关矩阵智能地对相邻和高相关光谱带进行分组；接着，在PCA投影子空间中提取每组中的Gabor特征，以量化局部方向和尺度特征；然后，结合保留非负矩阵分解的局部性以减少这些特征子空间的维度；最后，对降维特征进行高斯混合模型分类，并使用对数分类池决策融合规则将分类结果合并。实验结果表明，所提算法优于传统和现有的共计八种先进的分类算法。

来源：2020年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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