一种基于分块低秩张量分析的高光谱图像降维和分类方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201210403361.1
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2012-10-20
申请人：
复旦大学

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著录项信息

专利名称	一种基于分块低秩张量分析的高光谱图像降维和分类方法
申请号	CN201210403361.1	申请日期	2012-10-20
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2013-02-20	公开/公告号	CN102938072A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	复旦大学	申请人地址	上海市杨浦区邯郸路220号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	复旦大学	当前权利人	复旦大学
发明人	陈昭;王斌;张立明
代理机构	上海正旦专利代理有限公司	代理人	陆飞;盛志范

摘要

本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为一种基于分块的低秩张量分析的高光谱图像降维和分类方法。本发明根据高光谱图像的三维数据结构及其强烈的光谱特性和局部空间相关特性，将分块思想引入基于低秩张量分析的高光谱图像降维方法中，克服了图像的整体空间相关性较弱以及降维子空间维度的设定对降维效果的负面影响，最终得到一种能够大幅提高图像总体分类精度的新型降维方法——分块低秩张量分析法。该算法对各种不同的高光谱数据（包括仿真数据和实际数据集）都表现出良好的适用性。在基于高光谱遥感图像的高精度的地物分类方面具有重要的应用价值。

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