[发明专利]一种高光谱图像的多尺度空谱协同分类方法

摘要

一种高光谱图像的多尺度空谱协同分类方法，涉及高光谱图像信息技术处理领域。解决了现有技术中单一的使用光谱信息或空间信息对高光谱图像进行分类方法，均易造成目标信息的丢失，导致分类准确度低的问题。步骤一：对原始高光谱图像H进行特征提取，获得由波段子集构成的光谱信息集Hspec；步骤二：对光谱信息集Hspec进行多尺度空间信息的提取，获得多组多尺度空间信息数据集Hspet；步骤三：将多组多尺度空间信息数据集Hspet与光谱信息集Hspec进行融合及初步分类，获得初步分类结果图Qinit；步骤四：将初步分类结果图Qinit分解为k张概率结果图P；步骤五：对k张概率结果图P进行后处理，获得最终的分类结果图Ofin，从而完成对高光谱图像的空谱协同分类。本发明主要用于对高光谱图像进行空谱分类。

主权项

1.一种高光谱图像的多尺度空谱协同分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：对原始高光谱图像H进行特征提取，获得由波段子集构成的光谱信息集Hspec，所述波段子集具有原始高光谱图像H光谱特性；步骤二：对光谱信息集Hspec进行多尺度空间信息的提取，获得多组多尺度空间信息数据集Hspet，且每组多尺度空间信息数据集Hspet的维度均与光谱信息集Hspec的维度相同；步骤三：将多组多尺度空间信息数据集Hspet与光谱信息集Hspec进行融合及初步分类，获得初步分类结果图Qinit；步骤四：将初步分类结果图Qinit分解为k张概率结果图P，k为整数；步骤五：对k张概率结果图P进行后处理，获得最终的分类结果图Ofin，从而完成对高光谱图像的空谱协同分类。