公开(公告)号：CN114821167B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202210427847.2

申请日：2022-04-22

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 赵泉华 ,  梅杰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提出一种基于多约束条件下函数化表示的高光谱图像分类方法，针对现有基于函数型数据分析的高光谱图像分类方法未充分利用图像的空间特征的问题，提出在多约束条件下采用B‑样条函数拟合高光谱图像中像素光谱曲线，即将简单最小二乘拟合误差模型扩展为涵盖加权平方误差项、粗糙惩罚项以及超像素邻域约束空间相干项的拟合误差模型，以得到顾及空间关系的像素光谱曲线精准拟合；通过对拟合光谱曲线的函数主成分分析，获取分类特征；利用支持向量机实现高光谱图像分类；为了验证提出算法的有效性，采用Indian Pines、University of Pavia和Salinas高光谱图像进行分类实验；本发明提出的算法可以有效表征光谱信息，且能够在有限数量训练样本的情况下取得良好的分类精度。

公开(公告)号：CN114821167A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210427847.2

申请日：2022-04-22

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 赵泉华 ,  梅杰

IPC: G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提出一种基于多约束条件下函数化表示的高光谱图像分类方法，针对现有基于函数型数据分析的高光谱图像分类方法未充分利用图像的空间特征的问题，提出在多约束条件下采用B‑样条函数拟合高光谱图像中像素光谱曲线，即将简单最小二乘拟合误差模型扩展为涵盖加权平方误差项、粗糙惩罚项以及超像素邻域约束空间相干项的拟合误差模型，以得到顾及空间关系的像素光谱曲线精准拟合；通过对拟合光谱曲线的函数主成分分析，获取分类特征；利用支持向量机实现高光谱图像分类；为了验证提出算法的有效性，采用Indian Pines、University of Pavia和Salinas高光谱图像进行分类实验；本发明提出的算法可以有效表征光谱信息，且能够在有限数量训练样本的情况下取得良好的分类精度。