典型目标遥感图像的类特征提取及分类研究

摘要：

当前,对典型目标遥感图像的特征提取、优化及分类识别研究越来越深入。论文首先研究目标的类特征提取,采用Fisher比例法求解目标的类特征,实现了对目标原始特征集的优化,提高特征的表征能力和降低特征数目。同时,基于总体区别性类特征,采用粗集理论实现对典型目标的分类。在20个测试的目标样本中,目标分类准确率达到85％。

关键词： 特征优化 类特征 遥感图像 Fisher比例法 分类识别

作者: 胡以华 蔡晓春

作者单位: 电子工程学院,安徽 合肥 230037

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 48-52

在线出版日期: 2010-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）