高光谱遥感图像分类与识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310390313.8
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2013-08-30
申请人：
西北工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	高光谱遥感图像分类与识别方法
申请号	CN201310390313.8	申请日期	2013-08-30
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2013-12-11	公开/公告号	CN103440500A
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	西北工业大学	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127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	西北工业大学	当前权利人	西北工业大学
发明人	张艳宁;魏巍;任越美;张磊;孟庆洁;佘红伟;张秀伟;李飞
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	王鲜凯

摘要

本发明公开了一种高光谱遥感图像分类与识别方法，用于解决现有基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类方法分类精度低的技术问题。技术方案是利用词袋模型结合高光谱遥感图像数据集生成各类别专业字典，进而构造稀疏表示字典，然后根据字典计算每个像元的稀疏表示特征，并在空间维上，利用空间连续性约束像元的稀疏表示系数，最后通过求解最优化问题实现高光谱图像分类。由于生成的字典表征能力较强，并且充分考虑了高光谱图像的空间结构信息，因此提高了分类精度。对AVIRIS高光谱图像进行分类，总体分类精度由背景技术的82.58%提高到86.87%；处理时间由背景技术的97.469秒缩短到35.539秒，效率提高了近3倍。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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