RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2014, том 38, выпуск 2, страницы 281–286 (Mi co272)

АНАЛИЗ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Пространственная классификация гиперспектральных изображений с использованием метода кластеризации k-means++

Е. А. Зимичевa, Н. Л. Казанскийab, П. Г. Серафимовичab

a Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)
b Институт систем обработки изображений РАН

Аннотация: Предлагается и исследуется комплексный метод классификации гиперспектральных изображений с учётом пространственной близости пикселей. Ключевой особенностью метода является то, что он использует распространённые и достаточно простые алгоритмы для достижения высокой точности. Метод комбинирует результаты попиксельной классификации с использованием метода опорных векторов и множества контуров, полученных в результате кластеризации изображения методом k-means++. Для предотвращения избыточной обработки схожих данных используется метод главных компонент. Предложенный метод позволяет повысить точность и скорость классификации гиперспектральных данных.

Ключевые слова: гиперспектральные изображения, классификация, сегментация, метод опорных векторов, метод k-means++.

Поступила в редакцию: 07.05.2014



© МИАН, 2024