基于超像素合并的高光谱图像分类.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共24页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于超像素合并的高光谱图像分类.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO定义及原理算法流程算法优缺点改进方向PARTTHREE分类方法分类流程分类优缺点分类应用场景PARTFOUR算法流程实验结果及分析与其他分类方法比较应用前景及展望PARTFIVE数据集准备实验环境及参数设置实验过程及结果分析实验结论及改进方向THANKYOU
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析.pptx
基于超像素稀疏表示的高光谱遥感图像分类原理分析目录超像素稀疏表示方法稀疏表示理论超像素分割算法特征提取与表示稀疏编码与分类器设计高光谱遥感图像分类原理高光谱图像特点遥感图像分类方法基于超像素的分类流程分类性能评估基于深度学习的超像素分割与特征提取深度学习基础卷积神经网络生成对抗网络超像素分割与特征提取高光谱遥感图像分类应用与案例分析农业遥感应用环境监测应用城市规划应用军事侦察应用展望与未来研究方向算法优化与改进多源遥感数据融合跨领域应用拓展人工智能与机器学习结合感谢观看
基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合.docx
基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合摘要:随着遥感技术的不断发展,高光谱图像在地质勘探、农业监测和环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而,高光谱图像的获取与处理复杂,并且数据量巨大。相比之下,RGB图像获取和处理更加简单。为了克服高光谱图像中的二义性和数据量的问题,本文提出了一种基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合方法。该方法通过将高光谱图像进行超像素分割,然后将RGB图像的颜色信息与超像素的空间信息进行融合,最终得到融合后的图像。实验结果表明,与传统的融合方法相
基于边缘修正的高光谱图像超像素空谱核分类方法.docx
基于边缘修正的高光谱图像超像素空谱核分类方法基于边缘修正的高光谱图像超像素空谱核分类方法摘要:高光谱图像具有多光谱带宽较窄、信息丰富等特点,广泛应用于农业、环境监测、地质勘探等领域。然而,高光谱图像数据维度高、样本空间分布复杂,分类精度低。为了充分利用其信息,本文提出了一种基于边缘修正的高光谱图像超像素空谱核分类方法。该方法首先使用超像素分割算法将高光谱图像分割成多个超像素,然后计算超像素的边缘信息,通过边缘修正的方式提高空谱核分类的准确性。实验结果表明,本文方法在高光谱图像分类任务中具有较高的分类精度和
基于图像信息熵的高光谱图像分类.docx
基于图像信息熵的高光谱图像分类基于图像信息熵的高光谱图像分类摘要高光谱图像分类是遥感图像处理和分析的重要任务之一。传统的分类方法通常使用基于像素光谱信息的特征提取和分类器进行分类。然而,这种方法没有充分利用图像的空间信息。本文提出了一种基于图像信息熵的高光谱图像分类方法。该方法首先计算图像的信息熵,然后将图像划分为多个子图像块,并对每个子图像块计算其信息熵。最后,通过对比子图像块的信息熵,将其分类为不同的类别。实验结果表明,与传统的方法相比,基于图像信息熵的分类方法在高光谱图像分类中具有更好的性能。关键词