[发明专利]基于空谱特征与BP神经网络的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202110113912.X | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112784907A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 赵晋陵;严豪;董莹莹;黄林生;梁栋;黄文江;翁士状;张东彦;郑玲 | 申请（专利权）人： | 安徽大学;中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 耿路 |
| 地址： | 246100 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于空谱特征与BP神经网络的高光谱图像分类方法，涉及图像处理技术领域。首先通过PCA对高光谱图像进行降维处理，获得兼具低维波段和特征显著的光谱信息；通过LBP算法提取高光谱图像的空间纹理信息；最后将光谱信息和空间纹理信息通过串行融合的方式组成高光谱图像的特征向量，并输入BP神经网络中训练分类。将本发明的方法应用于Pavia University、Salinas和Botswana高光谱图像处理，分类精度分别达到了93.67％、98.09％和92.97％。本发明的算法相比较于经典算法KNN和几种性能优越的算法，在总体精度、平均精度和Kappa系数上均有提升，证明了本发明方法的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 bp 神经网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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