[发明专利]一种基于导向滤波和线性空间相关性信息的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 201710198244.9 | 申请日： | 2017-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN107066959B | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 廖建尚;王立国;曹成涛 | 申请（专利权）人： | 广东交通职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林伟斌 |
| 地址： | 510800 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明设计一种基于导向滤波和线性空间相关性信息的高光谱图像分类方法，该方法包括：接收高光谱图像数据集；根据所述高光谱图像数据集得到空间纹理信息；根据高光谱图像数据集得到线性空间相关性信息；将所述高光谱图像数据集、空间纹理信息和线性空间相关性信息线性融合，得到新数据集；随机从所述新数据集以预设比例挑选出训练集，新数据集的其余部分作为测试集；利用径向基函数支持的向量机对所述训练集进行训练，获取训练模型；利用径向基函数支持的向量机对所述测试集进行分类，获取所述高光谱图像的分类结果。本发明通过提取高光谱图像的空间纹理信息和线性空间相关性信息对高光谱图像进行分类，能有效辅助光谱信息提高分类精度，弥补空间纹理信息中丢失的空间相关性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 导向 滤波 线性 空间 相关性 信息 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于导向滤波和线性空间相关性信息的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括：接收高光谱图像数据集；根据所述高光谱图像数据集得到空间纹理信息；根据所述高光谱图像数据集得到线性空间相关性信息；将所述高光谱图像数据集、空间纹理信息和线性空间相关性信息线性融合，得到新数据集；随机从所述新数据集以预设比例挑选出训练集，所述新数据集的其余部分作为测试集；利用径向基函数支持的向量机对所述训练集进行训练，获取训练模型；利用径向基函数支持的向量机对所述测试集进行分类，获取所述高光谱图像的分类结果。
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