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Resonon高光譜圖像的分類有哪些解決方法
Resonon高光譜成像技術是基于非常多窄波段的影像數據技術，它將成像技術與光譜技術相結合，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、窄波段的圖像數據。
Resonon高光譜成像技術發展迅速，常見的包括光柵分光、聲光可調諧濾波分光、棱鏡分光、芯片鍍膜等。廣泛應用于食品安全、醫學診斷、航天領域等領域。
高光譜成像技術融合了傳統的成像和光譜技術的優點,可以同時獲取被檢測物體的空間信息和光譜信息,因此該技術既可以像檢測物體的外部品質,又可以像光譜技術一樣檢測物體的內部品質和品質安全。
Resonon高光譜圖像的分類面臨著維數問題、非線性結構問題等諸多挑戰，面對這些挑戰，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：能在一定程度上找到有效的特征集，緩解“維度災難”現象；
2、核變換技術：這項技術可以很好地解決非線性數據結構問題；
3、半監督學習和主動學習：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性和異質性問題；
5、稀疏表達：高維信號表示少數字典原子及其系數的線性組合，在降低噪音的同時探索數據，進行有效表征，傳遞字典原子的類別信息，根據最小重構誤差實現更準確的信號分類；
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系咨詢我們哦~