[发明专利]基于双聚类及邻域分析的高光谱图像波段选择方法有效
| 申请号： | 201510072842.2 | 申请日： | 2015-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN105989592B | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 袁媛;王琦;林健哲 | 申请（专利权）人： | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 倪金荣 |
| 地址： | 710119 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于双聚类及邻域分析的高光谱图像波段选择方法，包括以下步骤：双光谱角特征和高光谱图像原始波段的提取；对特征进行聚类；对所获取的特征分别进行聚类，然后构建两个聚类结果之间的联系；根据获得的波段聚类结果，从每一个聚类中选取一个代表，同时考虑每个代表之间的特异性，以及每一个代表在相应聚类中的表达性，决定聚类代表，即最终所选出的波段；用得到的波段进行高光谱图像分类。本发明提出了双特征的思想，克服了传统聚类算法中仅仅使用波段灰度值作为唯一光谱特征的局限，从而提高波段选择的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双聚类 邻域 分析 光谱 图像 波段 选择 方法 | ||
【主权项】：
一种基于双聚类及邻域分析的高光谱图像波段选择方法，其特征在于：包括以下步骤：1)双光谱角特征和高光谱图像原始波段的提取；在原始图像中，通过分析每一个像素的邻域信息，构建双光谱角特征作为副特征；在原始图像中，提取高光谱图像的原始波段作为主特征；2)对特征进行聚类；对步骤1所获取的主特征和副特征分别进行聚类，然后构建两个聚类结果之间的联系；如果两个聚类结果之间具有最大关联函数，则将利用主特征所获得的聚类结果作为输出进入步骤3，否则更新聚类中心后重复步骤2；3)集群波段选择；根据步骤2获得的波段聚类结果，从每一个聚类中选取一个代表，同时考虑每个代表之间的特异性，以及每一个代表在相应聚类中的表达性，决定聚类代表，即最终所选出的波段；4)高光谱图像分类；用步骤3中得到的波段进行高光谱图像分类。
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