發(fā)布時(shí)間：2018-07-20 11:54

【摘要】：最佳指數(shù)法是常用的高光譜圖像數(shù)據(jù)波段選擇方法,但存在運(yùn)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。運(yùn)用K-means聚類(lèi)算法,對(duì)最佳指數(shù)方法進(jìn)行了改進(jìn),提出了聚類(lèi)最佳指數(shù)法,并進(jìn)行了一系列偽裝目標(biāo)識(shí)別的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與最佳指數(shù)法相比,改進(jìn)后的方法在保證目標(biāo)分類(lèi)精度的前提下,運(yùn)算速度提高了數(shù)十倍;與單純使用K-means聚類(lèi)運(yùn)算相比,不僅運(yùn)算時(shí)間縮短,而且分類(lèi)精度有所提高。利用改進(jìn)算法能夠在偽裝環(huán)境下更加快速有效地識(shí)別目標(biāo)。
[Abstract]:The optimal exponent method is a commonly used method to select the band of hyperspectral image data, but it has the problem of long operation time. Using K-means clustering algorithm, the best index method is improved, and a series of contrast experiments of camouflage target recognition are carried out. The experimental results show that, compared with the best index method, the improved method not only shortens the operation time, but also improves the operation speed by tens of times on the premise of ensuring the accuracy of target classification. And the classification accuracy has been improved. The improved algorithm can recognize targets more quickly and effectively in camouflage environment.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院電子與光學(xué)工程系;
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2133435