[发明专利]一种基于光谱特征和空间特征融合的高光谱图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 201710150041.2 | 申请日： | 2017-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN106960221A | 公开（公告）日： | 2017-07-18 |
| 发明（设计）人： | 张海军;徐琳贺;王双;姬玉柱 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/40 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙)44248 | 代理人： | 孙伟 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于光谱特征和空间特征融合的高光谱图像分类方法及系统，属于遥感图像分类领域。本发明包括根据高光谱图像的区域连通性对其进行空间特征提取；并分别对光谱特征和空间特征进行特征去噪；然后对光谱特征和空间特征进行特征融合；再通过分类模型预测高光谱图像上未知类别像素点的类别；本发明还包括空间特征提取模块、特征去噪模块、特征融合模块以及分类模块。本发明的有益效果是：通过对高光谱图像的光谱特征和空间特征进行低秩表达以及特征融合，提升高光谱图像的分类精度,对未知类别像素点类别的预测具有较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 光谱 特征 空间 融合 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于光谱特征和空间特征融合的高光谱图像分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：A.根据高光谱图像的区域连通性对高光谱图像进行空间特征提取；B.对高光谱图像的光谱特征和空间特征分别进行特征去噪；C.通过特征加权对高光谱图像的光谱特征和空间特征进行特征融合；D.通过分类模型对高光谱图像上未知类别像素点进行分类。
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