一种基于信息增益的高光谱图像分类与降维新方法
计算机视觉与模式识别
2022-10-28 v1
摘要
近年来，高光谱传感器提高了我们以高光谱分辨率监测地表的能力。然而，光谱数据的高维度给图像处理带来了挑战。因此，降维是降低计算复杂度并提高分类精度的必要步骤。在本文中，我们提出了一种基于信息增益的过滤式方法，用于高光谱图像的降维和分类。我们采用了一种基于高光谱波段选择的特殊策略，以挑选信息量最大的波段并丢弃无关和噪声波段。该算法基于信息增益函数和支持向量机分类器评估波段的相关性。使用两个基准高光谱数据集（Indiana, Pavia）将所提方法与三种竞争方法进行了比较。比较结果表明，信息增益过滤方法在测试数据集上优于其他方法，能够显著降低计算成本，同时提高分类精度。关键词：高光谱图像；降维；信息增益；分类精度。
引用
@article{arxiv.2210.15027,
title = {A novel information gain-based approach for classification and dimensionality reduction of hyperspectral images},
author = {Asma Elmaizi and Hasna Nhaila and Elkebir Sarhrouni and Ahmed Hammouch and Chafik Nacir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15027},
year = {2022}
}