结合Beltrami流和递归滤波的高光谱图像分类方法

过去的高光谱图像空间特征提取中往往仅限于一种特征的提取,未能获得较为全面的空间特征。针对当前的不足,提出一种结合Beltrami流滤波和域转换递归滤波的高光谱图像分类算法(BFRF-SVM)。该方法分别用Beltrami流对PCA降维后的高光谱图像滤波和域转换递归滤波对全光谱波段进行滤波,两种空间信息进行线性融合后交由支持向量机(SVM)完成分类,实验表明,相比使用光谱信息、高光谱降维、空谱结合的SVM分类方法、边缘保持滤波和递归滤波以及形态学滤波特征方法,本文所提出的BFRF-SVM方法对高光谱图像的分类精度有较大提高,验证了该方法的有效性。