光学技术, 2016, 42 (6): 496, 网络出版: 2016-12-23   

基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法

Rapid hyperspectral band selection approach based on clustering and optimal index algorithm
作者单位
军械工程学院 电子与光学工程系, 河北 石家庄 050003
摘要
最佳指数法是常用的高光谱图像数据波段选择方法, 但存在运算时间过长的问题。运用K-means聚类算法, 对最佳指数方法进行了改进, 提出了聚类最佳指数法, 并进行了一系列伪装目标识别的对比实验。实验结果表明, 与最佳指数法相比, 改进后的方法在保证目标分类精度的前提下, 运算速度提高了数十倍; 与单纯使用K-means聚类运算相比, 不仅运算时间缩短, 而且分类精度有所提高。利用改进算法能够在伪装环境下更加快速有效地识别目标。
Abstract
Optimal index algorithm is a frequently-used hyperspectral band selection approach, but it takes too much computation time. Using the concept of K-means clustering algorithm, the clustering optimal index algorithm is presented to improve the optimal index algorithm and a series of contrast experiments for camouflage target recognition are conducted. The results indicate that, compared with optimal index method, in guarantee the premise of target classification accuracy, computational speed of the improved method increases dozens of times. Meanwhile, compared with K-means clustering algorithm, the operation time is shortened, the classification accuracy is improved. In camouflage environment, the target can be identified more quickly and effectively by the modified algorithm.

郭彤, 华文深, 刘恂, 刘晓光. 基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法[J]. 光学技术, 2016, 42(6): 496. GUO Tong, HUA Wenshen, LIU Xun, LIU Xiaoguang. Rapid hyperspectral band selection approach based on clustering and optimal index algorithm[J]. Optical Technique, 2016, 42(6): 496.

本文已被 1 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!