文献

J-GLOBAL ID：201702265618123601   整理番号：17A0354389

空間的特徴とテクスチャ情報に基づくハイパースペクトル画像の半教師付き分類【JST・京大機械翻訳】

Semi-supervised Classification for Hyperspectral Image Based on Spatial Features and Texture Information

著者 (2件)： Cheng Zhihui (遼寧師范大学城市与環境学院) ,  Xie Fuding (遼寧師范大学城市与環境学院)
資料名： Cehui Tongbao  (Cehui Tongbao)
号： 12  ページ： 56-59,73  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2877A  ISSN： 0494-0911  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のハイパースペクトル画像分類法は主に画像のスペクトル特性情報を使用しており,ハイパースペクトル画像の空間特性やサンプルの他の情報を十分に利用していない。本論文では,空間的特徴とテクスチャ情報に基づくハイパースペクトル画像の半教師つき分類法を提案した。最初に,ハイパースペクトル画像の各画素のスペクトル特性とその近傍領域のスペクトル特性を結合して,この画素の空-スペクトル特性を得た。次に,ハイパースペクトル画像のテクスチャ特徴をグレイレベル共起行列を用いて抽出し,そして,スペクトル特性を融合した。最後に,グラフに基づく半教師つき分類アルゴリズムを用いて分類を行った。 PINESデータセットとPAVIAUデータセットに関する実験結果は,提案方法がより高い分類結果を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  画素 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 共起行列 ,  グレイレベル ,  テクスチャ特徴 ,  空間特性 ,  スペクトル特性 ,  分類法 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： テクスチャ ,  ハイパースペクトル画像 ,  半教師付き分類