公开(公告)号：CN108229551A

公开(公告)日：2018-06-29

申请号：CN201711467733.6

申请日：2017-12-28

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 曹春红 ,  邓柳 ,  段伟 ,  胡凯 ,  肖芬 ,  杨万春

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于紧凑字典稀疏表示的高光谱遥感图像分类方法，有效改善了现有基于残差的稀疏表示分类方法使用固定全类别字典造成的类别干扰及求解耗时问题。该方法在分类过程中，利用邻域标签信息以及光谱相似度衡量方法为每个测试样本构造了一个自适应类别的紧凑字典，并通过空间位置扩张策略将有限的局部标签信息传递到高光谱遥感图像中更广阔的区域，从而更加充分地探索了高光谱遥感图像的空间信息，同时缩小了字典的规模和分类决策范围，使稀疏系数的求解时间大大减少，分类的速度和准确率得到显著提升。本发明可用于农业，环境监测及军事国防等领域。

公开(公告)号：CN108229551B

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN201711467733.6

申请日：2017-12-28

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 曹春红 ,  邓柳 ,  段伟 ,  胡凯 ,  肖芬 ,  杨万春

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于紧凑字典稀疏表示的高光谱遥感图像分类方法，有效改善了现有基于残差的稀疏表示分类方法使用固定全类别字典造成的类别干扰及求解耗时问题。该方法在分类过程中，利用邻域标签信息以及光谱相似度衡量方法为每个测试样本构造了一个自适应类别的紧凑字典，并通过空间位置扩张策略将有限的局部标签信息传递到高光谱遥感图像中更广阔的区域，从而更加充分地探索了高光谱遥感图像的空间信息，同时缩小了字典的规模和分类决策范围，使稀疏系数的求解时间大大减少，分类的速度和准确率得到显著提升。本发明可用于农业，环境监测及军事国防等领域。