| 专利号 | 2015103304126 | 申请日 | 2015-06-15 | 专利名称 | 一种高光谱图像光谱域与空间域联合分类方法 |
| 授权日 | 2018-01-12 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 刘治;唐波;肖晓燕;聂明钰;常军 |
| 主分类号 | G06K9/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种高光谱图像光谱域与空间域联合分类方法，包括在光谱域中对高光谱图像进行预分类：读取高光谱图像数据，并将高光谱图像数据归一化，随机生成训练样本集合和测试样本集合；计算训练样本集合中每一类的类中心；计算训练样本集合中每一类的类中心；计算训练样本集合中每一类别内各样本的特征向量与类中心的向量夹角；按照贝叶斯决策规则对测试样本进行预分类；在空间域中对预分类结果进行优化：采用马尔可夫随机场对预分类结果进行优化，最后，输出高光谱图像的分类结果。本发明采用马尔可夫随机场的空间约束对分类结果进行迭代优化，提高了分类精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
