[发明专利]一种基于标签约束弹性网图模型的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 201910609358.7 | 申请日： | 2019-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN110399909B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 孙玉宝;陈逸;刘青山;陈基伟 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于标签约束弹性网图模型的高光谱图像分类方法。步骤：对待高光谱图像进行EMP特征提取，构建空谱联合特征；根据空谱联合特征进行标签约束传递，获得全局约束矩阵；根据全局约束矩阵，针对每个像素点构建字典；根据字典求解弹性网表示，构建标签约束的弹性网图模型；基于弹性网图模型进行半监督分类，得到标签矩阵，实现高光谱图像分类。本发明可以降低计算的复杂度，提高构图的准确性，提升算法分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 约束 弹性 模型 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于标签约束弹性网图模型的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对待高光谱图像进行EMP特征提取，构建空谱联合特征；(2)根据空谱联合特征进行标签约束传递，获得全局约束矩阵；(3)根据全局约束矩阵，针对每个像素点构建字典；(4)根据字典求解弹性网表示，构建标签约束的弹性网图模型；(5)基于弹性网图模型进行半监督分类，得到标签矩阵，实现高光谱图像分类。
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