技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于局部和非局部多特征語義高光譜圖像分類方法。主要解決高光譜圖像分類中正確率低，魯棒性差，空間一致性弱的問題。其步驟包括：輸入圖像，提取圖像多種特征；數(shù)據(jù)集切分為訓(xùn)練集和測試集；概率支持矢量機將所有樣本的多種特征映射成相應(yīng)的語義表示；構(gòu)造局部以及非局部近鄰集合；構(gòu)建降噪馬爾可夫場模型，進行語義融合和降噪處理；對語義表示迭代優(yōu)化；利用語義表示求得所有樣本的類別，完成高光譜圖像準確分類。本發(fā)明采用了多特征融合，并對存在于圖像中的空間信息充分挖掘和利用，在小樣本情況下，得到了非常高的分類精度，并擁有良好的魯棒性和空間一致性，用于軍事探測、地圖繪制、植被調(diào)查、礦物檢測等方面。

技術(shù)研發(fā)人員：張向榮;焦李成;高澤宇;馮婕;白靜;侯彪;馬文萍;李陽陽
受保護的技術(shù)使用者：西安電子科技大學(xué)
文檔號碼：201611119573
技術(shù)研發(fā)日：2016.12.07
技術(shù)公布日：2017.03.22