[发明专利]一种加权核稀疏和协同表示系数的高光谱影像分类方法在审
| 申请号： | 201810012089.1 | 申请日： | 2018-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN108108719A | 公开（公告）日： | 2018-06-01 |
| 发明（设计）人： | 侯良国;向泽君;楚恒;姜碧川 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种加权核稀疏和协同表示系数的高光谱影像分类方法，属于高光谱影像分类领域。该方法充分利用核函数处理非线性数据的优势，将高光谱影像数据映射到高维核特征空间，建立并求解核空间下的稀疏表示和协同表示高光谱影像分类模型，得到相对应的核稀疏表示系数和核协同表示系数；对核稀疏表示系数和核协同表示系数进行加权融合得到核融合表示系数，用于重构分类测试样本。本发明通过核函数把高光谱数据变换到核空间能提高数据可分性，同时融合表示系数能有效结合基原子间的稀疏结构和协同结构，进而提升高光谱影像的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 高光谱 协同 影像分类 稀疏表示 核函数 系数和 稀疏 加权 非线性数据 高光谱数据 测试样本 加权融合 特征空间 稀疏结构 影像数据 有效结合 可分性 融合 分类 高维 求解 映射 重构 影像 | ||
【主权项】：
1.一种加权核稀疏和协同表示系数的高光谱影像分类方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：原始高光谱数据的输入，划分出训练样本与测试样本，利用核函数映射非线性高光谱数据到线性核空间；S2：通过核技巧的运用，在核特征空间下建立高光谱数据的稀疏表示分类和协同表示分类模型；S3：求解核特征下的稀疏表示分类模型和协同表示分类模型，得到相对应的核稀疏表示系数和核协同表示系数；S4：通过加权融合核稀疏表示系数和核协同表示系数得到融合表示系数，在融合表示系数下对待测样本进行重构，然后根据最小类别重构残差进行分类；S5：重复步骤S4，直到遍历图像中每一个测试样本，最终输出分类结果图。
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