基于稀疏低秩正则图张量化嵌入的高光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏低秩正则图的张量化嵌入的高光谱图像分类方法，克服了现有技术中没有充分利用高光谱图像样本信息、没有有效利用邻域信息进行分类的缺点。本发明实现的步骤是：(1)输入高光谱图像；(2)确定训练样本集与测试样本集；(3)构建训练样本集的邻接矩阵；(4)构建稀疏低秩正则图；(5)确定空域训练样本集与空域测试样本集；(6)构建张量化的图嵌入模型；(7)对空域测试样本集进行维数约简；(8)高光谱图像分类；(9)输出分类图像。本发明具有在高光谱图像边缘和同质区域的分类效果更精确的优点，可用于高光谱图像的分类。