[发明专利]一种基于丰度的高光谱图像显著性分析方法在审
| 申请号： | 201910884113.5 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110766655A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 罗晓燕;申智琪;薛瑞;尹继豪;李磊;吴立民;龙亮 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;北京空间机电研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于丰度的高光谱图像显著性分析方法，属于遥感图像处理技术领域。实施过程包括：1)构造包含编码部分和解码部分的自动编码器模型，编码部分的最后一层表示提取到的丰度向量，相应地，解码部分的权重表示提取到的端元；2)利用训练好的模型的编码部分估计每个像元的丰度；3)利用像元的丰度信息计算每个像元的纯度，并对其进行排序，选出纯度最高的前百分之t个像元作为显著性像元。本发明针对高光谱图像空间分辨率低，混合像元现象严重的特点，提出了一种基于丰度的高光谱图像显著性分析算法，能够较为准确地探测出高光谱图像的显著性区域。 | ||
| 搜索关键词： | 丰度 像元 高光谱图像 显著性分析 显著性 遥感图像处理 空间分辨率 自动编码器 解码 混合像元 信息计算 权重 算法 向量 排序 探测 | ||
【主权项】：
1.一种基于丰度的高光谱图像显著性分析方法，其特征在于，构造用于解混的自动编码器模型，该模型包括编码部分和解码部分，编码部分的最后一层表示提取到的丰度向量，解码部分的权重表示提取到的端元；利用训练好的模型的编码部分计算每个像元的丰度；利用获取的丰度计算每个像元的纯度，并选出纯度高的像元作为显著性像元。/n
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