[发明专利]基于复矩阵和多特征协同学习的遥感图像分类方法在审
| 申请号： | 202210686715.1 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN114926696A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 石俊飞;王伟;金海燕;贺天生;蔡磊 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/75;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/762 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王奇 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于复矩阵和多特征协同学习的遥感图像分类方法，通过在黎曼RNRS分类方法的基础上引入超像素，减少了散斑噪声和计算时间，并且通过基于超像素的协同学习方法，将复杂矩阵和多特征融合到NRS分类框架中。本发明能够充分利用矩阵信息和极化特征，尤其在异质区域能够进行精确分类，得到更好的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 矩阵 特征 协同 学习 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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