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公开(公告)号:CN116343032A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310234020.4
申请日:2023-03-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 为了探究函数型数据分析方法在高光谱影像处理中的有效性,本发明提出结合高斯回归混合模型和MRF高光谱函数数据的分类方法;首先,运用多项式回归拟合高光谱影像像素光谱曲线,以便用函数形式表达像素光谱信息;然后,通过引入邻域关系建立马尔可夫随机场模型,同时结合高斯回归混合模型建立邻域高斯回归混合模型;最后,根据最大后验概率准则,获取最终高光谱影像分类结果。由于充分结合了高光谱影像的空‑谱信息,使得本发明算法具有高精度的分类结果,有效改善高光谱影像的分类性能。