[發明專利]基于空間信息遷移的高光譜圖像分類方法有效
| 申請號： | 201410032183.5 | 申請日： | 2014-01-23 |
| 公開（公告）號： | CN103745233B | 公開（公告）日： | 2017-10-24 |
| 發明（設計）人： | 緱水平;劉芳;張觀侶;馬文萍;馬晶晶;侯彪 | 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 |
| 地址： | 710071*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 空間 信息 遷移 光譜 圖像 分類 方法 | ||
1.一種基于空間信息遷移的高光譜圖像分類方法，包括如下步驟：
(1)輸入高光譜圖像IR×N，R是光譜中大小為m×n的一個波段，N為高光譜圖像的波段數目；
(2)輸入高光譜圖像IR×N中的已標記樣本Xi和標記標簽Yi，Xi是高光譜圖像中第i個樣本的特征向量，Yi是與已標記樣本Xi相對應的標記標簽，Yi∈{1,2,…,k}，k是高光譜圖像中的類別數目；
(3)隨機選出高光譜圖像中的10個波段數據作為目標域樣本DT，從高光譜圖像中剩余的波段中再另選取出10個波段數據作為源域樣本DS；
(4)用基于高斯混合模型的EM算法對源域樣本DS進行聚類，得到源域樣本DS的聚類結果，計為總空間信息Do；
(5)將已標記樣本Xi結合目標域樣本DT的空間信息，在總空間信息Do的約束下遷移樣本至已標記樣本，得到新的標記樣本Xj和新的標記標簽Yj；
(6)根據新的標記樣本Xj和標記標簽Yj進行學習，得到支持向量機分類器SVM；
(7)用支持向量機SVM對目標域樣本DT進行分類，得到分類標簽l。
2.根據權利要求1所述的方法，其中所述步驟(5)中將標記樣本Xi結合目標域樣本DT的總空間信息Do，在空間信息的約束下遷移樣本至已標記樣本，得到新的標記樣本Xj和新的標記標簽Yj，通過如下步驟進行：
(5a)將源域樣本聚類之后得到的總空間信息Do表示為：
Do＝{Dz},z＝1,2,…,t，
其中，Dz表示第z個聚類塊的空間信息，是聚類標簽相同并且標簽連通的一塊區域，t是聚類結果中聚類塊的個數；
(5b)計算已標記樣本Xi中每個樣本的位置，若i∈Dz，將r∈Dz且r≠i的目標域DT中標記樣本Xr和已標記樣本Xi同時加入到新的標記樣本Xj中，并將標記標簽Yr的標簽標記為：Yr＝Yi，將Yr與Yi合并，得到新的標記標簽Yj。
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