基于光谱角的一元能量函数用于马尔可夫随机场空间-光谱高光谱分类
计算机视觉与模式识别
2019-07-16 v1
摘要
本文中，我们提出并比较了两种基于光谱角的空间-光谱分类方法。我们的方法使用光谱角在定义于高光谱图像像素标签上的网格结构马尔可夫随机场中生成一元能量。第一种方法是使用指数光谱角制图 (ESAM) 核/协方差函数（一种基于光谱角的函数）结合支持向量机和高斯过程分类器。第二种方法是直接使用测试像素与训练像素之间的最小光谱角作为一元能量。我们将所提出的方法与使用平方指数核/协方差函数的支持向量机和高斯过程的最先进马尔可夫随机场方法进行比较。在两个数据集上的实验中，我们看到使用最小光谱角作为一元能量在更短的运行时间内产生了优于或可比于现有方法的结果。
引用
@article{arxiv.1610.06985,
title = {Spectral Angle Based Unary Energy Functions for Spatial-Spectral Hyperspectral Classification using Markov Random Fields},
author = {Utsav B. Gewali and Sildomar T. Monteiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.06985},
year = {2019}
}
备注
In Proc. 8th IEEE Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing : Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), August 2016