基于组块低秩张量模型的无监督高光谱数据降维方法

摘要

本发明提供了一种基于组块低秩张量模型的无监督高光谱数据降维方法，主要解决现有技术获取高光谱数据类标难以及高光谱图像空谱联合信息利用不充分的问题。其技术方案是：1.输入高光谱图像数据，获得高光谱图像的张量表示形式；2.设定高光谱图像空间分块尺寸，对高光谱图像进行空间镜像扩展；3.对扩展后的高光谱图像在空间维进行分块处理；4.对三阶图像块进行聚类操作；5.用低秩张量分析对各个聚类组分别进行降维，得到各聚类组的降维结果；6.对降维后的三阶图像块按原始位置还原，得到原始高光谱图像降维结果。本发明提高了降维后数据的可分性，有利于提高后续高光谱图像分类的正确率，可用于高光谱图像的处理。