专利名称：基于空间正则化流形学习算法的高光谱遥感图像分类方法
专利类型：发明专利
发明人：马丽，张晓锋，周，喻鑫
正则化粒子滤波
申请号：CN201510515751.1
申请日：20150821
公开号：CN105069482A
公开日：
20151118
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于空间正则化流形学习算法的高光谱遥感图像降维和分类方法，包括以下步骤：将高光谱遥感图像划分为多个子块；再在其中随机选择部分数据点作为连接数据；将连接数据和各子块数据合并后得到增强子块数据；对每个增强子块分别计算LLE算法和空间正则约束对应的图拉普拉斯矩阵，并得到复合的拉普拉斯矩阵，对该矩阵进行特征值分解，得到降维结果；对各个降维结果进行对齐，得到整个图像的降维结果；最后对降维数据进行分类。本发明在流形学习算法框架下有效结合数据空间信息，并采用图像分块和对齐的策略，以最大程度发挥空间正则约束的作用。所提出算法对多种高光谱遥感数据分类都表现出较好的适用性，能够明显提高高光谱遥感图像的分类精度。
申请人：中国地质大学(武汉)
地址：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
国籍：CN
代理机构：武汉华旭知识产权事务所
代理人：刘天钰
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