基于递归自动编码的高光谱特征学习方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域，具体提供了一种基于递归自动编码的高光谱特征学习方法，其步骤包括：将高光谱图像中每个像素点用特征向量表示，进行归一化处理，选出训练集和测试集；对每个特征向量构建邻域窗口块；在训练集中，每个特征向量及其邻域根据特征向量间重构误差最小化准则，合并特征向量对，再根据整个网络的重构误差对整个网络进行训练；分别将训练集和测试集输入到训练好的网络中，得到新的训练集和测试集；将新的训练集和测试机输入到支撑矢量机进行分类，得到分类结果。本发明采用了无监督的思想，克服了高光谱数据获取类标难的问题，获得较高的分类正确率，可用于矿物勘探，环境管理，军事防御领域。