[发明专利]基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择方法

权利要求书

1.基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择方法，其特征在于它包括以下步骤：

步骤一：读入高光谱图像，定义抗原并随机生成初始集合，以Kappa系数作为适应值函数来计算每个个体的个体适应值，根据个体适应值大小从候选方案集合中选择w个个体适应值较大的最佳个体组成最佳个体集合P；

步骤二：将最佳个体集合P中的个体克隆为gen倍，并进行高频变异操作，变异概率与个体适应值成反比，从变异集合中选择w个个体适应值较大的最佳个体组成最佳个体集合Q；

步骤三：为了方便衡量关联程度，还要进行归一化处理，得到归一化多维互信息I_DMI([X,y])如下：

其中X为高光谱数据集合，y为输出类别标定，x_i为高光谱数据集合中的第i个波段，I_MI([X,y])为X和y之间的互信息，公式如下：

利用归一化多维互信息计算集合P与集合Q之间的关联程度，如果达到阈值要求则选择结束，否则进行低适应值个体替换并返回步骤一，直到归一化多维互信息结果满足阈值要求。

2.根据权利要求1所述的基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择方法，步骤一中选用Kappa系数作为分类精确度评价的准则函数，其特征在于：

Kappa系数K的计算公式如下：

其中m_ij为属于i类且被分到j类的像素和，m_i:和m_:i分别表示混淆矩阵的行总和和列总和，num为混淆矩阵行列数最大值，N_c为像素总数。

3.根据权利要求1所述的基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择方法，步骤二中高频变异操作为随机两点变异，变异概率与个体适应值成反比，其特征在于：

第z个个体的变异概率V_z为：

其中，α为预先设定的变异系数，K_z是第z个个体的Kappa系数，K_max是集合中Kappa系数的最大值。