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基于联合双边滤波与极限学习机的高光谱图像分类方法

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本发明公开了一种基于联合滤波与超限学习机的高光谱图像分类方法,通过将高光谱图像进行归一化处理，用主成份分析的方法对高光谱图像提取第一主成分；用提取完的第一主成分作为引导图和归一化后高光谱图像的每一层光谱进行空间上的滤波处理，从而形成修正后的高光谱分类图像；将修正后的高光谱图像随机取一定数量的样本作为训练数据集并将训练数据集根据已知的分类信息进行类别标记，剩下样本的作为测试数据集；用标记后的训练样本对超限学习机分类器进行分类训练；最后用训练完的超限学习机对测试数据集进行分类预测，从而达到提升分类精度的效果。

著录项

公开/公告号CN107169407A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-09-15

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN201710198147.X
发明设计人李特权;杨志景;陈尉钊;曹发贤;凌永权;蔡念;
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申请日2017-03-29
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构44329 广东广信君达律师事务所;
代理人杨晓松
地址 510062 广东省广州市越秀区东风东路729号
入库时间 2023-06-19 03:21:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-10-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20170329

实质审查的生效
2017-09-15

公开

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