【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高光谱图像分类,特别是涉及一种高光谱图像分类方法、一种高光谱图像分类装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。
技术介绍
1、高光谱传感器通过上百个光谱通道获取地物的反射辐射信息,其波段范围覆盖了从可见光到近红外乃至长波红外区域,高光谱图像同时包含了地物的空间信息、反射或辐射信息以及光谱信息,其特征通常被称为“图谱合一”。而且光谱图像数据提供了近乎连续的光谱采样信息,可以记录地物在光谱上很小的反射差异。这个特性被称作地物的诊断特性,可以作为对地物进行分类和检测的依据。研究高光谱图像分类新技术,具有重要的理论意义和应用价值。
2、当前高光谱图像空间纹理特征提取用于分类的研究中取得了一定成效,但仍然存在一些不足:传统方法提取的空间特征并未有效改进空间分辨率,因此提取的空间特征对于辅助高光谱图像分类效果比较有限;并且过去超像素分割对图像进行处理后,图像局部信息依然存在模糊不清,边缘不清晰等不足,分类效果不佳。
技术实现思路
1、鉴于上述问题,提出了本专利技术实施例以便提
...【技术保护点】
1.一种高光谱图像分类方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述高光谱图像进行超像素分割,得到超像素分割结果的步骤,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对经过归一化处理的超像素分割结果进行自适应流形滤波处理,得到所述高光谱图像的空间特征的步骤,包括:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述大间隔分布机分类模型的生成方法,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,采用所述空间特征数据集对大间隔分布机初始分类模型进行训练,得到所述大间隔分布机分类模型的步骤
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【技术特征摘要】
1.一种高光谱图像分类方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述高光谱图像进行超像素分割,得到超像素分割结果的步骤,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对经过归一化处理的超像素分割结果进行自适应流形滤波处理,得到所述高光谱图像的空间特征的步骤,包括:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述大间隔分布机分类模型的生成方法,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,采用所述空间特征数据集对大间隔分布机初始分类模型进行训练,得到所述大间隔分布机...
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