多光谱目标分类的条件最优滤波选择
图像与视频处理
2024-10-31 v2
摘要
使用多光谱相机阵列捕获图像在医疗、农业和环境处理过程中日益重要。然而，使用所有可用光谱波段不可行，且会产生大量数据，而仅需其中的一部分即可完成给定任务。相邻波段可能包含相似信息，因此在评估过程中不应考虑冗余光谱波段，以保持复杂度和数据负载较低。当前方法选择受限且预先确定的光谱波段数量。我们的方法通过包括诸如噪声或可用滤波器带宽等预设条件来减少光谱冗余，从而改进该程序。此外，可进行最小化滤波器选择，保持硬件设置低成本，同时仍能获取所有重要光谱信息。与快速二分查找滤波带选择方法相比，我们使用随机森林分类器，将 SMM 数据集上误分类对象的数量从 318 减少到 124。
引用
@article{arxiv.2410.02001,
title = {Conditional Optimal Filter Selection for Multispectral Object Classification},
author = {Katja Kossira and David Schön and Jürgen Seiler and André Kaup},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.02001},
year = {2024}
}