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Resonon高光譜圖像的分類有哪些解決方法
Resonon高光譜成像技術(shù)是基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù),，它將成像技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)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(xù),、窄波段的圖像數(shù)據(jù)。
Resonon高光譜成像技術(shù)發(fā)展迅速,，常見的包括光柵分光,、聲光可調(diào)諧濾波分光、棱鏡分光,、芯片鍍膜等,。廣泛應用于食品安全、醫(yī)學診斷,、航天領(lǐng)域等領(lǐng)域,。
高光譜成像技術(shù)融合了傳統(tǒng)的成像和光譜技術(shù)的優(yōu)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(shù)既可以像檢測物體的外部品質(zhì),又可以像光譜技術(shù)一樣檢測物體的內(nèi)部品質(zhì)和品質(zhì)安全。
Resonon高光譜圖像的分類面臨著維數(shù)問題,、非線性結(jié)構(gòu)問題等諸多挑戰(zhàn),，面對這些挑戰(zhàn)，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(shù)：能在一定程度上找到有效的特征集,，緩解“維度災難”現(xiàn)象,；
2、核變換技術(shù)：這項技術(shù)可以很好地解決非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問題,；
3,、半監(jiān)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(zhì)性和異質(zhì)性問題,；
5,、稀疏表達：高維信號表示少數(shù)字典原子及其系數(shù)的線性組合，在降低噪音的同時探索數(shù)據(jù),，進行有效表征,，傳遞字典原子的類別信息，根據(jù)最小重構(gòu)誤差實現(xiàn)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(lián)系咨詢我們哦~