一种基于背景自学习的高光谱图像生物信息提取方法
为了提取指纹、癌变区域等重要的生物信息,传统方法一般是使用物理、化学手段直接作用在信息载体上,这不仅需要较长时间,容易对原有信息及载体造成破坏,而且提取过程不可重现、精度较低.高光谱成像技术避免了获取信息时物理接触造成的破坏,能多次稳定获取图像,成为了一种优秀的生物信息采集途径.在此介绍一种基于背景自学习的高光谱图像信息提取方法,它解决了传统非结构化背景模型适应性不强的问题,利用空间光谱信息进一步提升了信息提取精度.实验证明,该方法能有效对背景信息进行估计,提取完整的生物目标信息,精度优于传统目标信息提取方法.
高光谱图像 生物信息提取 背景自学习
张玉香 高旭杨 王挺 张乐飞 杜博
武汉大学遥感信息工程学院 武汉430079 武汉大学计算机学院 武汉430072 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 武汉430079
国内会议
宜昌
中文
292-296
2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）