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摘 要:本发明公开了一种基于局部‑非局部不确定性分析的高光谱图像分类方法,其实现步骤为:首先通过变量分离和增广拉格朗日(LORSAL)算法来学习最大后验概率参数ω,用逻辑回归将ω建模为一个随机向量,ω表示像素属于某一类是有一定概率的。又利用多项式逻辑回归(MLR)模型来推断后验概率P(yi|xi),即P(yi|xi)=P(yi|xi,ω),接着由得到对应于像素xi的空间先验概率。又基于非局部区域的后验概率(CBS)P(yi|xi,vi)不仅与特征xi本身有关,还与特征xi的非局部区域向量vi相关,所以可以将空间先验信息和类后验概率分布相结合,即为基于非局部区域的后验概率,主要解决基于空谱联合的高光谱图像分类方法中只考虑有限范围空间结构造成的分类精度下降和小样本训练数据集分类精度低的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110779398.3 | 专利名称: | 基于局部-非局部不确定性分析的高光谱图像分类方法 |
申请日: | 2021-07-09 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 光谱图像 高光谱 定性分析搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |