公开(公告)号：CN110781926B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN201910935589.7

申请日：2019-09-29

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杜博 ,  李雪 ,  徐畅 ,  张良培 ,  张乐飞 ,  陶大程

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于鲁棒辅助信息重构的支持向量机多谱段图像分析方法，包括以下步骤：从原始多谱段图像数据集中选择训练样本，分别计算所有输入多谱段图像样本和辅助图像数据的核矩阵、鲁棒约束矩阵，定义中间变量，优化求解目标函数对应的二次规划问题，得到最优的变量；基于当前最优的变量，优化求解重构系数矩阵；重复直至模型收敛，输出鲁棒分类器模型；验证分类效果，预测可能存在噪声的测试样本的标签，并与真实标签进行对比。本发明考虑了原始多谱段数据样本与辅助图像数据可能存在噪声的这一困难情况，弥补了现有方法缺乏有效解决策略的不足。

公开(公告)号：CN110781926A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201910935589.7

申请日：2019-09-29

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杜博 ,  李雪 ,  徐畅 ,  张良培 ,  张乐飞 ,  陶大程

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于鲁棒辅助信息重构的支持向量机多谱段图像分析方法，包括以下步骤：从原始多谱段图像数据集中选择训练样本，分别计算所有输入多谱段图像样本和辅助图像数据的核矩阵、鲁棒约束矩阵，定义中间变量，优化求解目标函数对应的二次规划问题，得到最优的变量；基于当前最优的变量，优化求解重构系数矩阵；重复直至模型收敛，输出鲁棒分类器模型；验证分类效果，预测可能存在噪声的测试样本的标签，并与真实标签进行对比。本发明考虑了原始多谱段数据样本与辅助图像数据可能存在噪声的这一困难情况，弥补了现有方法缺乏有效解决策略的不足。