[发明专利]一种基于高斯分布的自适应高光谱分类方法

摘要

本发明公开了一种基于高斯分布的自适应高光谱分类方法。该方法根据光谱曲线的相似度，即目标与背景都符合高斯分布，将最小关联窗口与中心像元的相似度量通过高斯函数拟合获得数据分布特征，进而获得自适应阈值；然后利用像元最小关联窗口合并相邻相似像元为像块完成降元，实现高光谱图像分类。本发明方法不但实现了自适应，而且聚类精度高、边缘辨识度好及鲁棒性强。

主权项

一种基于高斯分布的自适应高光谱分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对高光谱图像二维灰度直方图的最佳一维投影进行高斯拟合得到最佳阈值；步骤二：对高光谱图像矩阵依次完成降元操作，所述降元操作是指：对中心像元判断与其直接关联的8个像元的相似性,将具有相似性的像元划入同一像块，像元具有相似性的判断标准是该像元余弦夹角小于最佳阈值；步骤三：利用一元回归线性模型在步骤二所获得的像块中选择用于合并的像块，并合并像块实现图像分类。