[发明专利]基于超像素轮廓和改进PSO-ELM的空谱主动学习高光谱分类方法在审
| 申请号： | 202110526284.8 | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113139513A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 吕欢欢;彭国峰;张辉;张峻通;钱韫竹 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 125105 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于超像素轮廓和改进PSO‑ELM的空谱主动学习高光谱分类方法，属于高光谱图像处理与分类技术领域，该方法利用主成分分析法提取高光谱影像的光谱信息，并通过构造扩展超像素轮廓ESPP来整合主成分图像的光谱和空间信息，再通过构建的ESPP得到的主成分图像空谱特征获取超像素数据，使其适用于主动学习；接着提出了一种改进的极限学习机模型；最后将主成分图像空谱特征的超像素数据输入模型中训练得到最佳模型，将高光谱图像输入训练完的最佳模型中得到分类结果。本发明充分提取了高光谱图像的空谱信息，同时结合改进的粒子群‑极限学习机对输入权值和隐藏偏差进行优化，提高了泛化能力，最终提高了图像的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 像素 轮廓 改进 pso elm 主动 学习 光谱 分类 方法 | ||
【主权项】：
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