[发明专利]基于卷积稀疏分解的高光谱图像多尺度特征提取方法在审
| 申请号： | 202011530046.6 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112507962A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 张钧萍;仲崇潇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06F17/11 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 杨晓辉 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于卷积稀疏分解的高光谱图像多尺度特征提取方法，属于图像处理技术领域，本发明为解决高光谱图像多尺度特征提取有效性差、图像分类精确度低的问题。它将图像信号输入至稀疏表示模型中，合成稀疏模型将图像信号采用合成稀疏字典中基元的线性组合进行表示，分析稀疏模型将图像信号经过分析字典投影，获得具有稀疏性质的投影系数；建立卷积稀疏分解模型，分别将合成稀疏模型和分析稀疏模型的先验知识添加到卷积稀疏分解模型的两个部分，然后对卷积稀疏分解模型求解；对图像信号采用分段平均的方法进行光谱降维，对降维获得图像进行多尺度空间的频谱特征提取，采用主成分分析法提取多尺度的空间频谱特征。本发明用于对高光谱图像进行特征提取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 稀疏 分解 光谱 图像 尺度 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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