首页 期刊 宇航学报 基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法 【正文】

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

作者:沈毅 张敏 张淼 哈尔滨工业大学控制工程系 哈尔滨150001
高光谱图像   图像分类   小波阈值降噪   经验模态分解   分类精度  

摘要:为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。

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