研究目的
提出一种基于新颖边缘保持滤波的高光谱图像特征提取方法，该方法利用学习到的边缘结构来提升性能。
研究成果
该方法通过利用特征提取过程中学习到的边缘结构，显著提高了高光谱图像的分类精度，尤其在训练样本有限的情况下。未来的研究将专注于为高光谱图像专门设计先进的边缘检测方法。
研究不足
所使用的结构边缘检测器最初是为自然图像设计的，可能并不适用于高光谱图像。
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利用学习到的边缘结构进行高光谱图像特征提取
DOI：10.1080/2150704x.2018.1524993
期刊：Remote Sensing Letters
出版年份：2019
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本信提出一种基于新型边缘保持滤波的高光谱图像特征提取方法，其步骤如下：首先采用基于平均化的方法降低高光谱图像维度；随后对降维后的图像进行边缘保持滤波以获取特征，其中学习得到的边缘检测图作为滤波过程中的主要线索之一。该方法的创新优势在于充分挖掘了特征提取过程中学习到的边缘信息，因而相比传统特征提取方法能显著提升性能。在两个真实高光谱数据集上的实验表明，当训练样本数量有限时，本方法展现出尤为卓越的性能。
作者：
Ying Zhang，Xudong Kang，Shutao Li，Puhong Duan，Jón Atli Benediktsson
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