یک روش نوین استخراج ویژگی مبتنی بر شی با استفاده از ناحیه بندی به منظور طبقه بندی تصاویر ابر طیفی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه صنعتی همدان، دکتری مخابرات سیستم

2 برق الکترونیک-مدار مجتمع-دانشگاه صنعتی همدان

چکیده

با پیشرفت تکنولوژی، تصاویر ابرطیفی اطلاعات فراوانی را در زمینهی سنجش از راه دور در اختیار قرار میدهند. برتری این تصاویر نسبت به سایرین، کیفیت بالای آنها در محدودهی گستردهی امواج الکترومغناطیسی است. در تصاویر ابرطیفی، به علت محدودیت تعداد نمونههای آموزشی و ابعاد بالای آنها )عدم تناسب تعداد باندها با تعداد نمونههای آموزشی(، احتمال کاهش دقت طبقهبندی وجود دارد. به همین دلیل، به منظور حل این مشکل و استخراج اطلاعات نهفته در
دادههای ابرطیفی، از روشهای مختلفی همچون کاهش و استخراج ویژگی استفاده میشود. بدین ترتیب، در راستای بهینه سازی نتایج استخراج ویژگی و دستیابی به بیشینه دقت عملکردی در طبقهبندی این نوع از تصاویر، میتوان از اطلاعات طیفی و مکانی آنها بهطور همزمان بهره برد. در این مقاله، به معرفی یک روش استخراج ویژگی مبتنیبر شی با بهره گیری از اطلاعات مکانی و طیفی تصاویر میپردازیم. روش پیشرو از چهار گام اصلی تشکیل شده است؛ در گام اول، از الگوریتم PCA با هدف استخراج اولیهی ویژگیهای برجستهی تصویر استفاده میکنیم. سپس در گام دوم، از فیلتر گابور برای دسترسی به اطلاعات مکانی تصویر بهره میگیریم. در ادامه، در راستای استخراج اطلاعات مکانی تصویر الگوریتم K-means بهعنوان یک روش پایه در زمینهی ناحیهبندی بر تصویر اعمال میشود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A new object based feature extraction method using segmentation for classification of hyperspectral images.

نویسندگان [English]

  • Hamid Shahdoosti 1
  • zahra tabatabaei 2
2 electrical eng. Hamedan industry university
چکیده [English]

Hyper Spectral Images (HSI) collect a lot of information in hundreds of narrow spectral bands. This type of image has been more useful for a wide range of applications in ground surface identification. Here, there are some processes to achieve that proper information. So, finding a way to gain the best accuracy for collecting data has become an interesting field for scientists. As a result, in this paper, we introduced object-based Feature Extraction algorithms (FE) to find out such useful information. The proposed algorithm has four fundamental phases. In the first stage, we use an unsupervised FE such as the PCA algorithm to extract the most significant features of the image. Then, the Gabor filter would add to obtain the local features. In the third step, we use the K-means algorithm to make a segmentation map of the image. Finally, in the last stage, by considering the coordination between pixels of each region and the effects of local relations among neighbor pixels relating to the same object in the image by an appropriate transformation, a function introduced. As a consequence of all these stages, some important and efficient features of the proposed data would extract.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Feature extraction
  • hyperspectral image classification
  • neighboring pixels
  • object based classification