一种基于引导滤波和MNF的高光谱遥感;图像分类方法

提出一种基于引导滤波和最大噪声分离变换的高光谱遥感图像分类方法。使用MNF对高光谱图像进行最大噪声分离变换并进行降维，然后使用引导滤波对降维后的图像进行滤波操作，使用的引导图像为MNF变换后的第一成份，得到滤波后的高光谱图像特征，最后使用支持向量机针对特征进行分类。在AVIRIS图像上的实验结果表明，与单纯的MNF方法相比，该方法的Kappa系数提高超过15%。