一种结合多种特征信息的高光谱图像分类方法

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摘要

本发明公开一种结合多种特征信息的高光谱图像分类方法，包括如下步骤：步骤1，提取待分类高光谱图像的光谱、梯度、纹理、形状多种特征数据：步骤2，利用分水岭分割算法对待分类高光谱图像进行分割，划分成若干个空间近邻组；步骤3，运用MFKSADL模型学习得到字典和稀疏编码；步骤4，利用编码系数训练SVM分类器，预测高光谱图像测试集标签。此种方法可解决高光谱图像中存在的同物异谱，同谱异物等问题，可有效提高高光谱图像分类精度。

基本信息

专利标题：

一种结合多种特征信息的高光谱图像分类方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108460400A

申请号：

CN201810002038.0

公开（公告）日：

2018-08-28

申请日：

2018-01-02

授权号：

CN108460400B

授权日：

2022-05-20

发明人：

杨明张会敏

申请人：

南京师范大学

申请人地址：

江苏省南京市鼓楼区宁海路122号

代理机构：

南京经纬专利商标代理有限公司

代理人：

葛潇敏

优先权：

CN201810002038.0

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06K9/34