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基于字典和波段重组的最近邻高光谱图像分类方法

3202018/08/13
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 数据分析处理
  • 项目名称 基于字典和波段重组的最近邻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字典和波段重组的最近邻高光谱图像分类方法，实现步骤有：用高光谱图像的空间信息，对每一像素点进行L‑邻域均值化处理；按每波段像素点均值大小波段重组并n‑等分为子波段；随机抽取部分像素构成字典，其它像素构成测试样本集合，按子波段将字典与测试样本集合分割为n个子字典与子测试样本集合并对照相应的子字典作最近邻判别，得n幅初始分类图；进行n‑KNN判别，得最终结果图。本发明解决了分类精度不高，分类效果不好及普通空‑谱结合法时间复杂度高，空‑谱信息结合不紧密的问题，引入波段重组与分割，进行多波段多字典判别，利用空‑谱结合的方法进行分类，在较短时间内，获得了较高精度的分类图。精度高，时间复杂度低。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/06
  • 委托机构 西安电子科技大学
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