[发明专利]一种基于自适应高阶张量分解的高光谱图像特征提取方法有效
| 申请号： | 202010755061.4 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111985501B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 薛朝辉;孙辰润 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 田凌涛 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自适应高阶张量分解的高光谱图像特征提取方法，采用全新方法架构进行设计，基于形状自适应的邻域建模方法，首先通过各向异性LPA‑ICI的形状自适应方法，获取形状自适应面片特征，并构建为四阶张量；然后进行多线性奇异值分解，提取低维潜在特征；最后运用稀疏多项式回归模型分类；解决了传统方法处理维数高数据时，无法较好保留数据结构信息的缺点，以及传统平方邻域建模不准确性的缺点，能够实现更高精度的高光谱图像特征提取与分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 张量 分解 光谱 图像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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