[發明專利]基于局部協同表示和鄰域信息約束的高光譜圖像分類方法

有效

• 申請號: 201310025247.4
• 申請日: 2013-01-23
• 公開（公告）號: CN103065160A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發明（設計）人: 張小華;焦李成;朱文杰;王爽;田小林;代坤鵬;馬文萍;馬晶晶
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于局部協同表示和鄰域信息約束的高光譜圖像分類方法，包括如下步驟：

(1)從高光譜圖像的參考圖中選擇測試樣本y_test∈R^d，然后取該測試樣本鄰域內的M個樣本共同構成該測試樣本的鄰域矩陣T=[y_test,Ny]∈R^d×(M+1)，其中，d是樣本向量的維數，Ny表示該測試樣本的鄰域內M個樣本組成的矩陣，即Ny=[ytest1,ytest2,···ytestM]∈Rd×M;]]>

(2)從高光譜圖像的參考圖中選擇訓練樣本，構成字典D∈R^d×r，其中，r是各類訓練樣本的數目，D=[Ytrain1,···,Ytraini,···,Ytrainn],]]>i=1,2,…,n，n表示類別數，是第i類的訓練樣本集矩陣，通過該字典D計算測試樣本鄰域矩陣T的協同表示的系數矩陣β∈R^r×(M+1)；

(3)計算系數矩陣β每行的l₂范數，并記錄l₂范數較大的N個行標記，根據這N個行標記，從字典D中選擇對應的N個原子組成一個新的子字典D_s∈R^d×N，通過這個子字典D_s計算測試樣本y_test的協同表示系數向量α∈R^N；

(4)根據第字典D_s每列的類別標簽，將系數α和子字典D_s分成n部分：D_s[i]和α[i]，D_s[i]的列數和α[i]維數等于字典D_s所有列屬于第i類的數目，其中，i=1,2,…,n，n表示類別數；

(5)依次計算測試樣本y_test與第i個重構矩陣D_s[i]α[i]之間的殘差比較這n個殘差的大小，測試樣本的類標對應于最小殘差的下標，其中，i=1,2,…,n，n表示類別數。

2.根據權利要求1所述的基于局部協同表示和鄰域信息約束的高光譜圖像分類方法，其中步驟(2)所述的計算協同表示的系數矩陣β，通過如下公式進行：

β=（D^TD+λI)^-1T

其中，D是所有訓練樣本組成的字典，參數λ設置為0.01，I是單位矩陣，T是測試樣本y_test的鄰域矩陣，(·)^T表示矩陣的轉置，(·)^-1表示矩陣的逆。

3.根據權利要求1所述的基于局部協同表示和鄰域信息約束的高光譜圖像分類方法，其中步驟(3)所述計算測試樣本y_test的協同表示系數向量α，通過如下公式進行：

α=(DsTD+λI)-1ytest]]>

其中，D_s是構造的子字典，參數λ設置為0.01，I是單位矩陣，y_test是測試樣本，(·)^T表示矩陣的轉置，(·)^-1表示矩陣的逆。