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摘 要:本发明公开了一种基于频域主动学习的高光谱图像分类方法,方法为采用主成分分析对高光谱图像数据集进行降维处理获得降维图像,再依次进行傅里叶变换、高通滤波、傅里叶逆变换得到高频部分;将降维图像代入熵率超像素分割得出三个尺度的超像素分割图并分别提取出三个尺度的超像素分割图特征用于制作SVM分类器的训练样本、初步结果,采用随机游走优化初步结果并对比优化后的结果得到不同的像素点集;基于高频部分查找像素点集获得高频部分所关联的像素点并采用信息量排序,获得更新训练样本的若干像素点,从而保持分类器的学习;本发明对频域保持高精度的自主学习状态,避免高光谱图像在获取和传输过程中因数据质量降低导致的图像分类精度低。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410504575.0 | 专利名称: | 基于频域主动学习的高光谱图像分类方法 |
申请日: | 2024-04-25 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-06-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118097313B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |