[发明专利]一种递进式动态高光谱图像分类方法

权利要求书

1.一种递进式动态高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：读取高光谱图像数据；

步骤二：计算高光谱图像中各像素与其局部邻域像素的差异，通过设定合适的阈值，进行非连续性检测，划分出连续点和非连续点；

步骤三，通过将连续点与其局部邻域内已知类别的点进行比较，循环地对未分类的连续点进行分类；

步骤四，对非连续点以及步骤三中未能分类的连续点循环地进行分类；

步骤五，对步骤四中全部剩余待分类点进行分类；

步骤六，输出分类结果；

其中，所述步骤四具体为：

4.1 设定鉴别度阈值及其下界，设定的下降步长，引入标记值和，初始化：

4.2 当时，执行下一步，否则执行步骤五；

4.3 令，；

4.4 扫描高光谱图像，若找到未分类点，则记当前未分类点为，执行下一步；否则执行4.9；

4.5 若的局部邻域内存在已知类别的点，则执行下一步；否则返回4.4；

4.6 计算的鉴别度，记为；若，则，返回4.4；否则执行下一步；

4.7 若的局部邻域内只有一类已知类别点，则将点判为该类；若的局部邻域内存在多类已知类别点，则将点判为其中与其最相似的一类；执行下一步；

4.8 令，标记点为已分类点，执行下一步；

4.9 若，，且，则令，；返回4.2。

2.根据权利要求1所述的一种递进式动态高光谱图像分类方法，其特征在于，所述步骤一具体为：

所述高光谱图像数据来源于成像光谱仪采集到的遥感图像，将高光谱图像数据去除被水汽吸收的波段和信噪比 低的波段，设剩余的高光谱图像数据为，其中为高光谱图像的行数和列数，为剩余的高光谱图像波段数；同时读取各类的训练样本数据。

3.根据权利要求2所述的一种递进式动态高光谱图像分类方法，其特征在于，所述步骤二具体为：

计算中各像素与其局部邻域像素的差异，通过设定合适的阈值，将高光谱图像各点划分为连续点和非连续点，其结果为0和1，并建立一个矩阵用于存储结果，若，则表示点为连续点，若，则表示点为非连续点。

4.根据权利要求3所述的一种递进式动态高光谱图像分类方法，其特征在于，所述步骤三具体为：

3.1 扫描高光谱图像的未分类连续点，若找不到未分类的连续点，则执行步骤四；若找到未分类连续点，设该点为，执行下一步；

3.2 若的局部邻域内存在已知类别的点，则执行下一步；否则返回3.1；

3.3 若的局部邻域内只有一类已知类别点，则将点判为该类；若的局部邻域内存在多类已知类别点，则将点判为其中与其最相似的一类；执行下一步；

3.4 标记点为已分类点，返回3.1。