基于标记样本位置的高光谱图像进化分类方法

摘要

本发明公开了一种基于标记样本位置的高光谱图像进化分类方法，解决了高光谱图像分类中空间信息的利用问题。具体步骤有：输入数据，用PCA降维后的基图像；提取差分形态学特征；差分形态学与光谱特征结合编码，分割数据集、记录部分标记样本的位置；初始化代表样本点；开始迭代，确定最大迭代次数；判断停止条件，若满足，则直接对无标签样本分类；不满足则设计交叉模版、精英保留策略进行进化后选择代表点集合再次迭代，直至满足条件；在无标签样本分类后，对分类结果分割，参考标记样本点位置，进一步优化。本发明用空间信息、进化算法完成了对高光谱图像的分类，搜索更有依据；提高了分类精度，应用于高光谱图像分类。