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基于稀疏特征和邻域同属性的高光谱图像分类方法

摘要

本发明提供的是一种基于稀疏特征和邻域同属性的高光谱图像分类方法。包括:1、读入高光谱图像数据;2、求解字典D;3、求解稀疏特征A;4、设定训练集和测试集;5、支持向量机(Support Vector Machines,SVM)二分类;6、确定多分类结果;7、读入邻域尺度集合C;8、邻域划分;9、邻域同属性判定;10、重复进行步骤8和步骤9的循环操作,直到得到邻域同属性分类结果Yl,其为最终分类结果YM。本发明具有分类效果好、处理高维数据时花费代价低,且适用性强等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN103903010A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2014-07-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工程大学;

    申请/专利号CN201410120917.5

  • 发明设计人 王立国;杨京辉;刘鲁涛;林云;

    申请日2014-03-28

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

  • 入库时间 2023-12-17 00:01:10

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-03-20

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K9/62 申请公布日:20140702 申请日:20140328

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2014-07-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20140328

    实质审查的生效

  • 2014-07-02

    公开

    公开

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