基于自表示和局部相似性保护的高光谱图像波段选择方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710102857.8
IPC分类号：G06K9/46;G06K9/62
申请日期：
2017-02-24
申请人：
西安电子科技大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于自表示和局部相似性保护的高光谱图像波段选择方法
申请号	CN201710102857.8	申请日期	2017-02-24
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-07-07	公开/公告号	CN106934400A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/46 ? 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〕 G06K9/36 图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理〔3〕 G06K9/46 图像特征或特性的抽取〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市雁塔区太白南路2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	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	尚荣华;常姜维;焦李成;王蓉芳;刘芳;马文萍;王爽;候彪;刘红英
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	程晓霞;王品华

摘要

本发明提出了一种基于自表示稀疏回归和局部相似性保护的高光谱图像波段选择方法，解决了现有技术可解释性差的技术问题并提高了分类精度。操作步骤有：输入原始高光谱图像数据矩阵；归一化高光谱图像数据矩阵；初始化高光谱图像的稀疏重构矩阵和对角矩阵；计算拉普拉斯相似度矩阵；设置最大迭代次数Tmax；进入迭代过程，更新高光谱图像的稀疏重构矩阵和对角矩阵，直至迭代次数达到Tmax，输出波段选择矩阵；构造低维高光谱图像数据矩阵并输出，完成波段选择。本发明为高光谱图像预处理提供了学习机制，充分利用了高光谱图像数据的局部结构信息，能够选择出更具代表性的波段，并且采用波段评价值的方式使选择出的波段具有原始物理意义。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供