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摘 要:本发明公开了一种最大‑最小距离嵌入的无监督高光谱图像分类方法,包括如下具体步骤:S1:采取多尺度空间特征代替原始特征,得到多尺度特征向量;S2:将所述多尺度特征向量输入最大‑最小距离嵌入的深度自编码器模型,进行特征提取和降维;S3:通过K‑means聚类得到初始聚类结果;S4:利用引导滤波对所述初始聚类结果进行优化。本发明充分利用空间上下文信息,采用多尺度空间特征以便增强数据的判别性。为了克服聚类中的高维度问题,采用最大‑最小距离嵌入的深度自编码器实现特征表示和降维处理,同时也降低了聚类时间,将kmeans聚类结果采用引导滤波进行优化,进一步提高了分类性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010048022.0 | 专利名称: | 一种最大-最小距离嵌入的无监督高光谱图像分类方法 |
申请日: | 2020-01-16 | 申请/专利权人 | 陕西师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市长安区西长安街620号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/10搜分类 光谱图像 高光谱搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-10 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111242056B | 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) |
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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 | |
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 |