НЕЙРОСЕТЕВАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГИЛЬБЕРТА-ХУАНГА
Е.С. Нежевенко, А.С. Феоктистов, О.Ю. Дашевский
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 1
nejevenko@iae.nsk.su
Ключевые слова: классификация, гиперспектральное изображение, преобразование Гильберта - Хуанга, главные компоненты, комплексные нейронные сети, classification, hyperspectral image, Hilbert-Huang transform, principal components, complex neural networks
Страницы: 79-85
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Метод классификации изображения с предварительной трансформацией его к главным компонентам и использованием преобразования Гильберта - Хуанга исследуется на примере нейросетевой классификации гиперспектрального изображения. Показана эффективность метода путём сравнения с традиционными методами нейросетевой классификации при использовании в качестве признаков спектральных компонент и главных компонент без привлечения пространственной информации. Для классификации применяются нейронные радиально-базисные и комплексные сети.
DOI: 10.15372/AUT20170209 |
