[发明专利]一种高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202010766197.5 | 申请日： | 2020-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN111881989B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 潘海珠;葛海淼 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06F17/16 |
| 代理公司： | 哈尔滨市文洋专利代理事务所(普通合伙) 23210 | 代理人： | 王艳萍 |
| 地址： | 161006 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高光谱图像分类算法，结合自训练半监督分类算法和吸引子传播算法，与传统的自训练半监督分类算法不同，本发明提出算法在3个方面有所改进。首先，提出算法引入吸引子传播算法自适应的搜索可信度高的未标记样本。其次，提出算法使用“邻域”限制未标记样本的搜索范围，提高可靠性。与传统的基于分割的空间信息提取算法相比，能有效减少运算量。第三，提出算法使用光谱相关角构造吸引子传播算法的相似度矩阵。本发明将提出算法在经典高光谱图像Indian Pines上与高斯混合模型半监督分类算法、拉普拉斯支持向量机、基于k近邻的自训练半监督分类算法比较。提出算法较对比算法有较高的全局分类精度，有更快的收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 光谱 图像 分类 方法 | ||
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