고분광 영상의 특징 추출: 영상 융합 및 재귀 필터링을 활용한 방법

특성 추출은 고분광 이미지 분류의 계산 복잡도를 감소시키고 정확도를 향상시키는 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이미지 융합과 재귀 필터링을 기반으로 한 간단하면서도 매우 강력한 특성 추출 방법인 IFRF(이미지 융합 및 재귀 필터링)를 제안한다. 먼저, 고분광 이미지를 인접한 고분광 밴드의 여러 하위 집합으로 분할한다. 다음으로, 각 하위 집합 내의 밴드들을 평균화하는 방식으로 융합하며, 이는 가장 간단한 이미지 융합 방법 중 하나이다. 마지막으로, 융합된 밴드들은 변환 도메인에서 재귀 필터링을 적용하여 분류용 최종 특성을 얻는다. 다양한 고분광 이미지에 대한 실험을 수행하였으며, 분류기로는 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하였다. 제안된 방법을 사용함으로써 SVM 분류기의 정확도가 크게 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 다른 고분광 이미지 분류 기법들과 비교하여 제안된 IFRF 방법은 분류 정확도와 계산 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보였다.