[发明专利]一种基于稀疏表达图的高光谱图像半监督分类方法有效
| 申请号： | 201810028376.1 | 申请日： | 2018-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN108460326B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 桑农;邵远杰;高常鑫;皮智雄;韩楚楚;林伟;都文鹏 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏表达图的高光谱图像半监督分类方法，包括：根据高光谱图像的像元数据，得到类别概率矩阵，所述像元数据包括标记类别的像元数据和未标记类别的像元数据；利用类别概率矩阵和像元数据的空域信息构建正则项，根据正则项得到有约束的稀疏表达目标函数，利用稀疏表达目标函数得到相似性权值矩阵；根据相似性权值矩阵，利用标记传播得到高光谱图像的每个像元的类别。本发明有效解决了现有图构造方法中存在的对噪声敏感、需手动设置参数、判别性不够的问题，适用于少量标记类别下高光谱图像分类的应用场合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 表达 光谱 图像 监督 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于稀疏表达图的高光谱图像半监督分类方法，其特征在于，包括：(1)根据高光谱图像的像元数据，得到类别概率矩阵，所述像元数据包括标记类别的像元数据和未标记类别的像元数据；(2)利用类别概率矩阵和像元数据的空域信息构建正则项，根据正则项得到有约束的稀疏表达目标函数，利用稀疏表达目标函数得到稀疏表达图的相似性权值矩阵；(3)根据相似性权值矩阵，利用标记传播得到高光谱图像的每个像元的类别。
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