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基于局部和非局部多特征語義高光譜圖像分類方法

833 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-02 00:40:03

本發(fā)明公開了一種基于局部和非局部多特征語義高光譜圖像分類方法。主要解決高光譜圖像分類中正確率低，魯棒性差，空間一致性弱的問題。其步驟包括：輸入圖像，提取圖像多種特征；數(shù)據(jù)集切分為訓練集和測試集；概率支持矢量機將所有樣本的多種特征映射成相應的語義表示；構造局部以及非局部近鄰集合；構建降噪馬爾可夫場模型，進行語義融合和降噪處理；對語義表示迭代優(yōu)化；利用語義表示求得所有樣本的類別，完成高光譜圖像準確分類。本發(fā)明采用了多特征融合，并對存在于圖像中的空間信息充分挖掘和利用，在小樣本情況下，得到了非常高的分類精度，并擁有良好的魯棒性和空間一致性，用于軍事探測、地圖繪制、植被調查、礦物檢測等方面。

聲明：

“基于局部和非局部多特征語義高光譜圖像分類方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)