[发明专利]基于类字典的高光谱图像分类方法及装置有效
申请号: | 201611023680.4 | 申请日: | 2016-11-22 |
公开(公告)号: | CN106557782B | 公开(公告)日: | 2021-01-29 |
发明(设计)人: | 郝思媛;聂廷远 | 申请(专利权)人: | 青岛理工大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人: | 李宏伟 |
地址: | 266520 山东省青*** | 国省代码: | 山东;37 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供的是一种基于类字典的高光谱图像分类方法及装置,可以显著提高图像的分类精度。一方面,提出方法包括初始设置、字典学习方程构建、稀疏特征获取、分类过程四个步骤。初始设置是选取训练集和测试集,初始化字典,以及设置相关参数的过程;字典学习方程构建是利用构成类内稀疏向量的原子具有协作性而构成类间稀疏向量的原子具有竞争性这一特性,进而学习到包含类别信息的字典;稀疏特征获取是利用类字典在协作稀疏表示方法下获取具有一定可分性的稀疏特征的过程;分类过程是利用支持向量机对高光谱像元的稀疏特征进行分类的过程。另一方面,相对应的装置包括设置、类字典学习、稀疏特征提取以及分类四个模块。 | ||
搜索关键词: | 基于 字典 光谱 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种基于类字典的高光谱图像分类装置,其特征在于,装置包含依次连接的设置模块、类字典学习模块、稀疏特征提取模块以及分类模块,其中,所述设置模块用于选取训练集和测试集,初始化字典,以及设置相关参数;所述类字典学习模块利用构成类内稀疏向量的原子具有协作性而构成类间稀疏向量的原子具有竞争性这一特性,进而学习到包含类别信息的字典;所述稀疏特征提取模块利用类字典在协作稀疏表示方法下获取具有一定可分性的稀疏特征;所述分类模块利用支持向量机对高光谱像元的稀疏特征进行分类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于青岛理工大学,未经青岛理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201611023680.4/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序