[发明专利]基于PCA和属性配置文件的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 201910027339.3 | 申请日： | 2019-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN109948421B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 吕宁;陈晨;刘佳凤;胡少哲;万春曼 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/66 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 张捷 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于PCA和属性配置文件的高光谱图像分类方法，包括步骤：对待分类高光谱图像进行降维操作，得到目标成分的灰度图像；将灰度图像生成树结构，统计树结构的目标特征及树结构中每个结点的形态学属性，并根据目标特征和形态学属性选取阈值；根据形态学属性和阈值，对树结构进行属性滤波操作，得到若干扩展属性配置文件；将若干扩展属性配置文件的数据与标准数据集融合，得到融合样本，利用融合样本对支持向量机进行训练，并利用训练好的支持向量机对若干扩展属性配置文件进行分类，得到分类结果。本发明实施例根据目标特征和形态学属性选取阈值，减少了对人工经验的依赖程度，提高了计算速度，并且改善了分类结果，提高了分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pca 属性 配置文件 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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