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摘要
本发明公开了一种基于局部聚类比例排序的高光谱波段选择方法,解决了高光谱波段选择算法中缺乏噪声鲁棒性、选择的波段相关性强的问题。具体步骤有：输入数据,预期选择的波段数以及参数；考虑到噪声的影响,计算更能反映真实波段信息的相似度矩阵；波段聚类；计算波段的局部与全局信息的比值作为等级,降序排序后将波段动态地加入最终解集。为每个波段分配一个最大可聚类距离,免将某些波段错误聚类；选择波段时,波段等级是局部和全局信息的比值,并且考虑到临近波段间的强相关性,避免选入含有冗余信息的波段。本发明计算的相似度矩阵具有一定鲁棒性,选出波段含有较少冗余信息,分类性能更好。应用在高光谱图像处理领域。
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