基于超像素的高光谱图像分类Ｇａｂｏｒ方法研究-论文

简介：
本论文深入探讨了基于超像素的高光谱图像分类中Gabor方法的应用与优化，旨在提高图像分类精度和效率。 高光谱图像分类技术是遥感领域的重要组成部分，旨在准确识别每个像素点的类别。这类图像包含丰富的空间与光谱数据，能够显著提升对地面物体（即地表目标）区分的能力。由于这些图像中的地物通常具有规则性和局部连续性，因此采用超像素分割方法来提取结构信息非常有效。 超像素是指由具备类似特征如纹理、颜色和亮度的相邻像素组成的区域，是获取空间信息的有效手段之一。超像素算法主要分为基于图论的方法与基于梯度下降的方法两类。前者通过最小生成树或目标函数进行图像分割，能够保持边界但可能产生形状不规则且大小各异的超像素；后者如SLIC方法，则能生成尺寸一致、形状规整的区域。 Gabor滤波器是一种线性滤波技术，用于提取特定频率和方向的信息。在高光谱数据处理中，该工具可用于捕捉光谱特征，并与空间信息结合形成联合特征集。将这些特性与超像素相结合进行分类分析可以显著提升准确度。 本段落提出了一种基于Gabor特性和SLIC分割的高光谱图像分类策略（SPGF）。首先利用一组二维Gabor滤波器对原始数据执行卷积操作，提取关键属性；接着使用SLIC算法将图象划分为不重叠的超像素。然后针对每个特征模块应用支持向量机(SVM)进行分类，并通过多数投票原则整合结果。最后用SLIC生成的地图来调整最终分类输出。 实验显示，在真实高光谱数据集上，SPGF方法比传统技术表现出更高的精度水平。 在处理这类图像时经常会遇到维数灾难问题：即样本数量有限的情况下，增加特征维度反而降低准确性。因此通常采取以下措施应对这一挑战： 1. 分别利用空间和光谱信息； 2. 将空间数据融入到光谱属性中； 3. 利用多种特征提升分类效果。 高光谱图像的空间-光谱分类方法大致可以分为两类：先独立提取这两种类型的信息，再综合分析；或者直接将空间因素纳入到光谱描述当中。在当今的研究趋势下，整合多重特性已成为提高精度的有效途径。 随着遥感技术的进步和相关研究的深入发展，在未来可能会出现更多创新性的解决方案来进一步优化高光谱图像分类的表现。