用于高光谱影像空间特征提取的超像素级自适应SSA方法
基本信息
| 申请号 | CN202110617094.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113255698A | 公开（公告）日 | 2021-08-13 |
| 申请公布号 | CN113255698A | 申请公布日 | 2021-08-13 |
| 分类号 | G06K9/46（2006.01）I;G06K9/34（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 孙根云;付航;张爱竹;蔡丽杰;张爱华 | 申请（专利权）人 | 青岛星科瑞升信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都宏田知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 常利敏 |
| 地址 | 266000山东省青岛市黄岛区前湾港路579号山东科技大学科技园 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了用于高光谱影像空间特征提取的超像素级自适应SSA方法，包括以下步骤：S1、对原始高光谱影像进行PCA降维，得到第一主成分图；S2、在第一主成分图上进行熵率分割，得到超像素图；S3、确定超像素图中每个波段上所有超像素区域的尺寸大小，对较大的超像素区域使用带有自适应窗口的2DSSA来进行特征提取；对较小的超像素区域使用SSA来进行特征提取；S4、将2DSSA和SSA处理后的区域或向量，重新投影到原来的超像素区域；最终得到所有超像素区域的特征图像；S7、将特征图像进行堆叠操作，得到与原始高光谱影像相同尺寸大小的特征影像；S8、使用支持向量机分类器对特征影像进行精度评价并获得影像分类结果。 |
