[发明专利]基于超像素分割及两阶段分类策略的超光谱图像分类方法、装置及介质

权利要求书

1.一种基于超像素分割及两阶段分类策略的超光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、准备待处理的超光谱图像以及初始训练样本数据集；

B、对所述超光谱图像实施第一分类处理，所述第一分类处理包括以下处理：对所述超光谱图像执行超像素分割处理，并判断所述超光谱图像中的每一个超像素数据是否包含初始训练样本数据，若是，并当其所包含的所述初始训练样本数据只属于一类时，将所述超像素数据中的所有数据分类到与所述初始训练样本数据相同的类，并将已分类的超像素数据添加到初始训练样本数据集，以生成扩大的训练样本数据集；

C、判断所述超光谱图像中的数据是否已分类到一个类，若否，则基于所述扩大训练样本数据集对未进行分类的数据实施第二分类处理；其中，

所述第二分类处理所使用的分类器为加权线性回归分类器，在所述加权线性回归分类器中包括距离加权项，所述距离加权项包括第一权重参数和第二权重参数，并且，所述第一权重参数为用于权衡空间信息的权重参数，所述第二权重参数为用于权衡光谱信息的权重参数。

2.一种基于超像素分割及两阶段分类策略的超光谱图像分类装置，其特征在于，包括以下模块：

初始化模块，用于准备待处理的超光谱图像以及初始训练样本数据集，其中，所述训练样本数据集包括分类到至少一个类的样本数据；

第一分类模块，用于对所述超光谱图像实施第一分类处理，所述第一分类处理包括以下处理：对所述超光谱图像执行超像素分割处理，并判断所述超光谱图像中的每一个超像素数据是否包含初始训练样本数据，若是，并当其所包含的所述初始训练样本数据只分类到一个类时，将所述超像素数据像中的所有数据分类到与所属初始训练样本数据相同的类，并将已分类的数据补充到初始样本数据集，以生成扩大训练样本数据集；

第二分类模块，用于判断所述超光谱图像中的数据是否已分类到一个类，若否，则基于所述扩大训练样本数据集对未进行分类的数据实施第二分类处理；其中，

所述第二分类处理所使用的分类器为加权线性回归分类器，在所述加权线性回归分类器中包括距离加权项，所述距离加权项包括第一权重参数和第二权重参数，并且，所述第一权重参数为用于权衡空间信息的权重参数，所述第二权重参数为用于权衡光谱信息的权重参数。

3.一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，其特征在于所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1中所述的方法的步骤。