[发明专利]基于相关熵原则的高光谱图像分类方法和系统

摘要

本发明提供一种基于相关熵原则的高光谱图像分类方法和系统，首先，对输入图像进行预处理，使得所有光谱向量的元素值在0到1之间；其次，选取少量的样本作为训练样本，利用设计的融合维数约简方法与相关熵原则的层次模型，提取高光谱图像的空谱特征；然后，利用训练好的层次结构学习测试样本的空谱特征；最后，将测试样本的特征输入到KNN分类器中得到类标签。本发明利用相关熵原则充分结合了高光谱数据的光谱和空间特征；利用本发明的层次模型，可以获得更加抽象的空谱特征；由于LDA的特性，本发明具有较小的样本复杂度，仅需要少量的训练样本就可以得到比较好的分类结果，因此其更利于实际应用。

主权项

1.基于相关熵原则的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入一副高光谱图像，并对图像进行归一化处理，使其范围在[0，1]之内；步骤2，从该归一化的高光谱图像中选择p％的像素作为训练样本，剩余的(100‑p)％的标记像素作为测试样本；步骤3，通过线性判别分析和相关熵原则的交替进行构造具有L层的层次模型，利用训练样本的类别标签和空间信息对该模型进行训练，得到用于特征学习的层次模型；步骤4，将归一化图像输入到训练好的层次模型中，提取测试样本的空谱特征；步骤5，将得到的测试样本的空谱特征输入到KNN分类器中，得到测试样本的类标签，完成分类。