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北京理加聯合科技有限公司

Resonon高光譜圖像的分類有哪些解決方法

時間:2022-8-29 閱讀:454
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  Resonon高光譜成像技術是基于非常多窄波段的影像數據技術,它將成像技術與光譜技術相結合,探測目標的二維幾何空間及一維光譜信息,獲取高光譜分辨率的連續、窄波段的圖像數據。
 
  Resonon高光譜成像技術發展迅速,常見的包括光柵分光、聲光可調諧濾波分光、棱鏡分光、芯片鍍膜等。廣泛應用于食品安全、醫學診斷、航天領域等領域。
 
  高光譜成像技術融合了傳統的成像和光譜技術的優點,可以同時獲取被檢測物體的空間信息和光譜信息,因此該技術既可以像檢測物體的外部品質,又可以像光譜技術一樣檢測物體的內部品質和品質安全。
 
  Resonon高光譜圖像的分類面臨著維數問題、非線性結構問題等諸多挑戰,面對這些挑戰,我們有什么辦法去解決嗎?今天,小編給大家整理了以下幾個方法:
 
  1、特征挖掘技術:能在一定程度上找到有效的特征集,緩解“維度災難”現象;
 
  2、核變換技術:這項技術可以很好地解決非線性數據結構問題;
 
  3、半監督學習和主動學習:用于高光譜圖像分類,可以解決高光譜圖像處理的不適定問題;
 
  4、光譜-光譜分類:可以綜合利用光譜和空間特征,解決高光譜分類中的空間同質性和異質性問題;
 
  5、稀疏表達:高維信號表示少數字典原子及其系數的線性組合,在降低噪音的同時探索數據,進行有效表征,傳遞字典原子的類別信息,根據最小重構誤差實現更準確的信號分類;
 
  6、多分類器集成:可以解決單一分類器泛化性能差,選擇分類器主觀性強等問題。
 
  以上六個方面可以解決對應的高光譜圖像分類困難,希望這篇文章對大家有所幫助,對高光譜成像相機的朋友可以隨時聯系咨詢我們哦~

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