一种基于空谱局部性低秩超图学习的高光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于空谱局部性低秩超图学习的高光谱图像分类方法，属于图像信息处理技术领域。本发明方法包括以下步骤：输入高光谱数据集，组成光谱特征矩阵X；设置相关参数，融入空谱局部性约束，构建空谱局部性约束的低秩表示模型；设置相关参数，使用交替方向乘子算法开始迭代求解；根据低秩表示模型中系数矩阵Z构建空谱局部性低秩超图；设置相关参数，建立半监督超图学习模型；设置相关参数，迭代求解半监督超图模型，输出光谱特征数据集X的分类结果矩阵F^*。本发明设计了半监督超图学习算法应用于最后的高光谱图像分类。相对于其他较为先进的方法，本发明的分类效果更好，并且对噪声和图像退化的鲁棒性更高。