[發明專利]一種基于局部相似度數據引力的高光譜影像分類方法

有效

• 申請號: 202110557284.4
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113298137B
• 公開（公告）日: 2023-02-24
• 發明（設計）人: 張成龍;付航;蔡麗杰;張愛華
• 申請（專利權）人: 青島星科瑞升信息科技有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/74
• 代理公司: 成都中弘信知識產權代理有限公司 51309
• 代理人: 張芳

1.一種基于局部相似度數據引力的高光譜影像分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、選擇待分類的高光譜遙感影像Y＝[y₁,y₂,…,y_N]∈i^N×D，其中N是影像的像元個數，D是光譜維度，對影像進行預處理，所述預處理包含對每個像元對應的光譜值進行歸一化；

S2、根據高光譜影像上實際地物分布與類別數，在圖像上提取樣本集其中M是樣本個數，τ_i∈{1，2，...，C}是第i個樣本的標簽，其中C是影像的地物類別數；

S3、基于k次迭代交叉驗證的方法，獲取高光譜影像分類方法的最佳引力計算窗口尺度R；

S4、基于高光譜影像分類方法對原始影像進行分類，具體過程包含以下步驟；

A、計算像元與每一個訓練樣本在特征空間中的歐式距離,構成一個距離矩陣d∈i^n×m，y_i與x_j的距離為：

B、根據與中心像元的相似度，計算每個像元及其空間領域像素的質量；

C、結合空間領域計算每一個像元作用于不同類別的數據引力，根據最大引力給像元分配標簽；

S5、對分類結果通過測試樣本進行精度評定；

所述步驟B中對于像元y_i，首先確定其空間領域內的像元{y_i,1,y_i,2,...,y_i,T},T＝(2R+1)²，R是窗口尺度，然后計算領域內每個像元的局部質量，窗口內第u個像元y_i,u的質量定義為：

其中ρ(A,B)代表數據點A與B的余弦相似度即λ是一個放大系數，使同質像元的相似性更強，設置為100；

所述步驟C中：通過結合空間領域計算像元作用于不同類別的引力，對于像元y_i作用于l∈{1,2,...,C}類的引力由領域內所有像元的引力均值表示，首先在標簽為l的訓練集中根據距離矩陣d篩選出y_i,u的最近鄰然后計算領域內像元y_i,u作用于l類的引力為：

其中M_x通常設置為1，ε是一個小常數。

2.根據權利要求1所述的一種基于局部相似度數據引力的高光譜影像分類方法，其特征在于：所述S1中對每個像元對應的光譜值進行歸一化，其中對于影像中其中一個像元對應的光譜值歸一化過程為：

3.根據權利要求1所述的一種基于局部相似度數據引力的高光譜影像分類方法，其特征在于：所述S2中將樣本數據隨機分為k個等份，輪流將其中的k-1份數據用作訓練1份用作測試，k次結果取平均值作為估計的精度來評價R值，進行10次10折交叉驗證來獲取最優的R值。