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如何解决高光谱图像分类面临的挑战?


高光谱图像的分类面临着维数问题、非线性结构问题等诸多挑战,面对这些挑战,我们有什么办法去解决吗?今天,小编给大家整理了以下几个方法:

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1、特征挖掘技术:能在一定程度上找到有效的特征集,缓解维度灾难现象

2、核变换技术:这项技术可以很好地解决非线性数据结构问题;

3、半监督学习和主动学习用于高光谱图像分类可以解决高光谱图像处理的不适问题;

4、光谱-光谱分类可以综合利用光谱和空间特征,解决高光谱分类中的空间同质性和异质性问题;

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5、稀疏表达:高维信号表示少数字典原子及其系数的线性组合,在降低噪音的同时探索数据,进行有效表征,传递字典原子的类别信息,根据最小重误差实现更准确的信号分类;

6、多分类器集成:可以解决分类器泛化性能差,选择分类器主观性强等问题

以上六个方面可以解决对应的高光谱图像分类困难,希望这篇文章对大家有所帮助,对高光谱成像相机的朋友可以随时联系咨询我们哦~


 


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