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公开(公告)号:CN106650681A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201611247606.0
申请日:2016-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00503 , G06K9/00536
Abstract: 基于低秩矩阵恢复的空谱联合高光谱图像目标识别方法,属于高光谱遥感图像目标识别领域,本发明为解决现有对高光谱图像进行目标识别处理时存在信息浪费,进而导致目标识别精度较低的问题。本发明目标识别方法的具体过程为:步骤1、通过低秩矩阵恢复方法对高光谱图像进行原图和噪声的分离,将被噪声干扰的高光谱图像从噪声中恢复出来;步骤2、通过有约束能量最小化方法,将待识别光谱与目标光谱进行匹配;步骤3、从空间角度利用不变矩特征对光谱匹配的结果进行识别,获得高光谱图像数据的目标识别结果。本发明用于对空谱联合高光谱图像的目标识别。
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公开(公告)号:CN106650681B
公开(公告)日:2019-06-11
申请号:CN201611247606.0
申请日:2016-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于低秩矩阵恢复的空谱联合高光谱图像目标识别方法,属于高光谱遥感图像目标识别领域,本发明为解决现有对高光谱图像进行目标识别处理时存在信息浪费,进而导致目标识别精度较低的问题。本发明目标识别方法的具体过程为:步骤1、通过低秩矩阵恢复方法对高光谱图像进行原图和噪声的分离,将被噪声干扰的高光谱图像从噪声中恢复出来;步骤2、通过有约束能量最小化方法,将待识别光谱与目标光谱进行匹配;步骤3、从空间角度利用不变矩特征对光谱匹配的结果进行识别,获得高光谱图像数据的目标识别结果。本发明用于对空谱联合高光谱图像的目标识别。
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