发明专利已授权

一种基于空谱局部性低秩超图学习的高光谱图像分类方法

📄 申请号：CN201610134494.1 📄 发布日：2025/12/23

著录项目信息

申请日

2016-03-09

公开号

CN105787516B

公开日

2019-07-16

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62

技术画像

所属领域

高光谱图像分类高光谱图像处理低秩学习超图学习图像分类高光谱图像分类

应用场景

遥感图像分析, 精准农业, 环境监测, 地质勘探, 国土资源调查

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摘要

本发明公开了一种基于空谱局部性低秩超图学习的高光谱图像分类方法，属于图像信息处理技术领域。本发明方法包括以下步骤：输入高光谱数据集，组成光谱特征矩阵X；设置相关参数，融入空谱局部性约束，构建空谱局部性约束的低秩表示模型；设置相关参数，使用交替方向乘子算法开始迭代求解；根据低秩表示模型中系数矩阵Z构建空谱局部性低秩超图；设置相关参数，建立半监督超图学习模型；设置相关参数，迭代求解半监督超图模型，输出光谱特征数据集X的分类结果矩阵F*。本发明设计了半监督超图学习算法应用于最后的高光谱图像分类。相对于其他较为先进的方法，本发明的分类效果更好，并且对噪声和图像退化的鲁棒性更高。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20201016

⏳ 专利权人的姓名或者名称、地址的变更：

20190716

✅ 授权

20160817

?? 实质审查的生效：

20160720

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：109 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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