作者：岳江; 柏连发; 张毅; 徐杭威泛光谱曲线巴氏距离最小关联窗口图像分类高光谱图像
摘要：为了提高分类精度和减少麻点现象,该文在最小关联窗口模型基础上,提出了一种高光谱图像非监督分类方法。首先该方法推导了一个目标辨识量——泛光谱曲线;基于此辨识量和图像空间一致性,提出了像元最小关联窗口继承式分类。类间距离使用巴氏距离（Bhattacharyya distance）度量,将相似类合并,完成最终分类。最后利用美国AVIRIS数据进行性能评价,并分别与K均值（K-MEANS）和迭代自组织数据分析技术（ISODATA）进行了性能对比。实验结果表明,该方法分类精度和麻点现象均优于K-MEANS和ISODATA。
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