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基于压缩谱聚类集成的高光谱图像分类方法

1272019/07/29
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 基于压缩谱聚类集成的高光谱图像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于压缩谱聚类集成的高光谱图像分类方法。其分类过程为：(1)获取高光谱图像的图像特征集合;(2)获取降维后的图像特征集合子空间;(3)获取多个高光谱图像分割结果；(4)获取最终的高光谱图像分割结果；(5)获取高光谱图像分类结果;(6)获取高光谱图像的准确分类。本发明与现有技术相比，克服了经典谱聚类中使用k‑means算法对初始化敏感的缺点,降低了高光谱图像的特征维数，与此同时，明显提高了分类精度，分割效果好。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2020/07/29
  • 委托机构 西安电子科技大学
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