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一种基于机器学习算法的有监督假彩色图像合成方法

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一种基于机器学习算法的有监督假彩色图像合成方法涉及多光谱/高光谱影像处理技术领域，解决了现有实现复杂、适用范围窄的问题，包括：对带目标分割标签的n通道多/高光谱图像进行数据处理得到具有二分类标签的特征向量；将具有二分类标签的特征向量作为进行训练数据对XGBoost模型进行训练，XGBoost模型训练完成后，根据训练过程计算各个通道的对提取目标的重要性排序及权重；选取重要性排名在前的3个通道，根据3个通道中每个通道的权重进行像素值的缩放得到3个像素值调整后的通道图像，将3个像素值调整后的通道图像合成得到假彩色图像。本发明的任务导向性强、合成图质量高适用于任意领域多光谱/高光谱影像合成假彩色图像。

著录项

公开/公告号CN113298746A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-24

原文格式PDF
申请/专利权人北京邮电大学;
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申请/专利号CN202110757895.3
发明设计人吴铭;黄意翔;张闯;陈凯彦;粟孙鼎凯;
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申请日2021-07-05
分类号G06T5/50(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N20/00(20190101);
代理机构11265 北京挺立专利事务所(普通合伙);
代理人高福勇
地址 100876 北京市海淀区西土城路10号
入库时间 2023-06-19 12:19:35

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-10-28

授权

发明专利权授予

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