基于图像块主动学习的遥感图像分类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像块主动学习的遥感图像分类方法，属于图像信息处理技术领域。本发明专利技术方法包括以下步骤：遥感图像的分块；初始样本的选择；分类器模型训练；主动学习样本选择；训练样本集及分类器模型更新；分类过程迭代；图像块分类预测；块分类结果到像素分类结果的转化。本发明专利技术以图像块为研究对象，和传统的基于像素点的主动学习的遥感图像分类方法相比，在相同的实验条件下，图像的分类结果更加准确，主动学习筛选出的块样本能够更加快速准确的进行人工标注，并且分类图的结构性更强，大大降低了直接由像素点分类所带来的“斑点”，给人更好的视觉效果。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于图像块主动学习的遥感图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对遥感图像的每个像素，构造包含该像素以及以该像素为中心的邻域的???????????????????????????????????????????????的图像块，得到一组重叠的图像块集合，其中为大于1的奇数；步骤2、从所述图像块集合中选择少量图像块进行人工标注，以这一部分图像块样本作为初始训练样本集；步骤3、利用当前训练样本集对分类器进行训练；步骤4、利用主动学习方法从当前未标注的图像块中选择部分信息量最大的图像块，并对所选择的图像块进行人工标注；步骤5、将步骤4得到的已标注图像块样本加入当前训练样本集，以新得到的训练样本集作为当前训练样本集，然后转至步骤3；步骤6、循环执行步骤3?步骤5直到满足训练终止条件，得到训练好的分类器；步骤7、利用训练好的分类器对剩余的未标注图像块进行分类，得到剩余的未标注图像块的类标；步骤8、对于遥感图像中的每个像素，以包含该像素的所有图像块中出现次数最多的类标作为该像素的类标，从而最终完成遥感图像的分类。201310150058X100001dest_path_image002.jpg,201310150058X100001dest_path_image004.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐军，杭仁龙，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：