基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法
- Rapid hyperspectral band selection approach based on clustering and optimal index algorithm
- 光学技术 2016年42卷第6期页码：496-500
- 作者机构：
  
  1:军械工程学院电子与光学工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.06.004
  中图分类号：
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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郭彤, 华文深, 刘恂, 等. 基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法[J]. 光学技术, 2016,42(6):496-500.

Rapid hyperspectral band selection approach based on clustering and optimal index algorithm[J]. 2016, 42(6): 496-500.
郭彤, 华文深, 刘恂, 等. 基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法[J]. 光学技术, 2016,42(6):496-500. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.06.004.

Rapid hyperspectral band selection approach based on clustering and optimal index algorithm[J]. 2016, 42(6): 496-500. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.06.004.

最佳指数法是常用的高光谱图像数据波段选择方法

但存在运算时间过长的问题。运用K-means聚类算法

对最佳指数方法进行了改进

提出了聚类最佳指数法

并进行了一系列伪装目标识别的对比实验。实验结果表明

与最佳指数法相比

改进后的方法在保证目标分类精度的前提下

运算速度提高了数十倍;与单纯使用K-means聚类运算相比

不仅运算时间缩短

而且分类精度有所提高。利用改进算法能够在伪装环境下更加快速有效地识别目标。

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