一种基于空间-光谱特征和稀疏表达的高光谱图像分类方法

摘要

本发明的目的在于提供一种基于空间-光谱特征和稀疏表达的高光谱图像分类方法，包括如下步骤：读入高光谱高维数据，进行维数转换，并对其作归一化处理，其中含有样本类别数为L；分别提取图像空间纹理特征和光谱特征，得到空间纹理特征T1、光谱特征T2；融合空间纹理特征和光谱特征得到图像的空间-光谱特征集合T＝{T1,T2}；从T中将L个类别各选取一部分样本来构成训练集A，测试集设定为T中所有L个类别的集合为M；利用M和A，求解高光谱数据的稀疏表达系数进行图像重构，并计算对应的每类的冗余；根据冗余确定样本的类别。本发明能够充分利用高光谱图像中的信息，通过空间-光谱特征来很好的刻画高光谱图像；能够提高分类精度；能够适用于不同的高光谱图像，适用性强。