基于最小熵和遗传算法的遥感图像特征选择

在分析遥感红外图像特点的基础上,提取了灰度共生矩阵的能量、惯性、熵等14个特征量用于红外图像纹理分析。以最小判别熵可分性判据作为准则,利用遗传算法搜索最优特征子集,实现了遥感红外图像的特征选择。为了验证此算法特征选择的有效性,设计了RBF网络分类器,对遥感红外图像进行分类识别,其结果证明,基于最小熵和遗传算法所得到的特征子集可以简化网络结构,减少训练时间,提高样本的识别概率。