基于量子粒子群算法的高光谱图像波段选择方法

摘要

本发明公开了一种基于量子粒子群算法的高光谱图像的波段选择方法，主要解决现有技术的搜索能力低及分类精度不高的问题。其实现步骤是：1)输入高光谱灰度图像，由含标签的样本组成训练集；2)初始化粒子的位置向量、编码向量、适应度值、局部最优信息及种群的全局最优信息；3)更新粒子的位置向量和编码向量；4)由更新后的编码向量计算粒子的适应度值；5)更新粒子的局部最优信息和种群的全局最优信息；6)判断是否终止迭代，如果满足终止条件则输出全局最优信息对应的最优波段，否则返回到步骤3)。本发明提高了波段选择的有效性，在保证分类精度的前提下能自适应的选出尽可能少的最优波段，可用于高光谱图像的分类前的预处理。