[发明专利]一种多尺度超像素分割的最大信噪比高光谱数据降维方法有效
| 申请号： | 202010343479.4 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111563544B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 李冬青;彭晓东;谢文明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院国家空间科学中心 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/26;G06V20/13;G06V10/30 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;刘振 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多尺度超像素分割的最大信噪比高光谱数据降维方法，该方法包括：采用主成分分析对原始高光谱图像数据进行预处理，提取主成分，生成假彩色图；基于设置的超像素分割数目，采用简单迭代线性聚类方法对假彩色图进行分割，得到若干超像素块；对每个超像块素采用最大信噪比方法进行降维，得到低维子空间低维特征；按照原始像元位置排列低维特征，得到原始高光谱图像数据的低维特征表示；采用支持向量机对低维特征表示进行分类，得到预测标签；设置不同尺度的超像素分割数目，重复上述步骤，得到多组预测标签；采用最大投票方法，从多组预测标签中确定每个像元的最终预测标签。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 像素 分割 最大 比高 光谱 数据 方法 | ||
【主权项】：
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