[发明专利]基于类特征迭代随机采样的高光谱图像谱空分类方法有效
| 申请号： | 201910976493.5 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110738171B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 于浩洋;尚晓笛;宋梅萍;于纯妍;王玉磊;赵恩宇;张建祎 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于类特征迭代随机采样的高光谱图像谱空分类方法，包括根据高光谱图像数据和地物类别标签信息计算各类的类特征准则；根据类特征准则迭代地计算每个类别在分类时应分配的训练样本数目；根据每类已分配的训练样本数目和目标地物样本集参数信息计算目标地物的平均光谱特征和自相关矩阵，根据各地物平均光谱特征、自相关矩阵的逆矩阵、通过约束能量最小化方法计算针对于该地物、高光谱图像中每个像元对应的丰度信息，根据分类图像信息计算相邻两次迭代分类结果的相似性系数，判断所述相似性系数是否已满足迭代分类的截止条件、对融合更新后的数据进行迭代分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 随机 采样 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于类特征迭代随机采样的高光谱图像谱空分类方法，其特征在于包括：/n根据高光谱图像数据和地物类别标签信息计算各类的类特征准则；/n根据类特征准则迭代地计算每个类别在分类时应分配的训练样本数目；/n根据每类已分配的训练样本数目和目标地物样本集参数信息计算目标地物的平均光谱特征和自相关矩阵，其中目标地物样本集参数信息包括高光谱图像数据信息、地物类别标签信息和选取样本像元的光谱特征；/n根据各地物平均光谱特征、自相关矩阵的逆矩阵通过约束能量最小化方法计算针对于该地物、高光谱图像中每个像元对应的丰度信息，提取丰度信息的空间特征信息，并对所述空间特征进行最大概率准则MAP判定，对像元进行类别归属获取该次分类图像；/n根据分类图像信息计算相邻两次迭代分类结果的相似性系数，判断所述相似性系数是否已满足迭代分类的截止条件，若满足，则迭代结束，该次分类结果即为最终分类结果；若不满足，则将所述的该次空间特征信息反馈融合至上次迭代的高光谱图像中、并更新原高光谱图像数据信息，对融合更新后的数据进行迭代分类。/n
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