[發(fā)明專利]一種基于分塊低秩張量分析的高光譜圖像降維和分類方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210403361.1
• 申請日: 2012-10-20
• 公開（公告）號: CN102938072A
• 公開（公告）日: 2013-02-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳昭;王斌;張立明
• 申請（專利權(quán)）人: 復(fù)旦大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 上海正旦專利代理有限公司 31200
• 代理人: 陸飛;盛志范

1.?一種基于分塊低秩張量分析的高光譜圖像降維和分類方法，其特點在于用三階張量描述高光譜圖像，將空間維劃分成若干相同大小的子區(qū)域，而保持原來的光譜維不變，每一子區(qū)域?qū)?yīng)一個子張量，對每一子張量依次進行基于低秩張量分析的降維和分類；

已知原高光譜圖像張量???????????????????????????????????????????????，其中，第一、二維表示空間，第三維表示光譜；已知分塊尺寸為，其中，；已知每塊子張量的降維子空間維度為，其中在張量分析過程中用到，已知地物類別的編號為，具體步驟如下：?

步驟1、保持的第三維不變，將其第一、二維的邊界分別作鏡像擴展，得到，使得，，其中表示取余運算；

步驟2、在空間上劃分，總共得到塊大小相同的子張量，每塊子張量，其中，表示整除運算，下標表示子張量的編號；

步驟3、對每一子張量進行基于低秩張量分析的降維，得到各子張量降維結(jié)果；

步驟4、采用有監(jiān)督分類器對進行分類時，具體操作如下：

(a)設(shè)定一個樣本個數(shù)的下限閾值，找出訓(xùn)練樣本個數(shù)大于既定閾值的子張量進行分類，其中表示已分類的子張量的編號的集合，表示已分類的子張量的編號，表示在所有已分類的子張量中的序列號，表示已分類的子張量的總數(shù)；

(b)對于原訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的子張量其中表示未分類的子張量的編號的集合，表示未分類的子張量的編號，表示在所有未分類的子張量中的序列號，表示未分類的子張量的總數(shù)；按照，每次取出一個未分類的子張量，依次考察其上、下、左、右四個方位上的子張量，如果某方位上存在分類完畢的子張量，則將待分類的子張量與之合并后形成新的張量或再做低秩張量分析降維，以分類完畢的像元作為訓(xùn)練樣本對待分類的子張量進行分類；

(c)綜合(b)中當前待分類的子張量的每一個像素的所有分類結(jié)果，其中，表示像素的編號，表示與相鄰的四個方位上所有分類完畢的子張量的編號，若存在個分類完畢的子張量，像素就有種分類結(jié)果，地物類別出現(xiàn)的頻率最高就將該像素劃歸為此類；若有幾種類別的頻率相同，則參考與該子張量相鄰的訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練樣本中類別出現(xiàn)的頻率最高就將該像素劃歸為此類；若仍不能判決，則隨機選取訓(xùn)練樣本中出現(xiàn)頻率最高的地物類別中的一種作為該像素的類別；分類判決后，令，將該子張量的編號從中去除，并添加至；

(d)?重復(fù)執(zhí)行(a),?(b),?(c)，直至所有子張量都已分類完畢，即；

步驟5、將每一子張量的分類結(jié)果按其在空間上對應(yīng)的位置合并，形成整幅圖像的分類結(jié)果。