[发明专利]一种基于邻域选取约束的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 201911380051.0 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111046844B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 杨京辉 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（北京） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 宋红宾 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于新型邻域选取约束的高光谱图像分类方法，包括以下步骤：S1.读入高光谱图像数据；S2.根据高光谱数据选取训练样本，构建字典D；S3.确定待处理测试样本的自适应邻域集A；S4.确定待处理测试样本的多尺度方形邻域集B；S5.确定待处理测试样本的最终邻域集C，构建该测试样本所对应的最终邻域测试集合J；S6.求解对应的系数矩阵集合Ψ；S7.重构样本,计算不同尺度最终邻域对应的重构残差集合R；S8.通过重构残差集合R最终确定高光谱像元类别。本发明，使不同尺度邻域的信息得到综合的利用与考虑；同时通过自适应邻域的有效约束，考虑到不同测试像元的差异性，分别避免了非同类邻域像元的干扰，具有分类图视觉效果好，分类精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 邻域 选取 约束 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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