公开(公告)号：CN110046674A

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201910337636.8

申请日：2019-04-24

申请人： 哈尔滨工业大学

发明人： 张晔 ,  钟圣唯 ,  张建祎

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 基于反馈结构的高光谱遥感图像分类方法，属于电子信息技术领域，本发明为解决现有高光谱图像分类方法存在分类精度低、训练时间长的问题。本发明在高光谱图像数据上采用支持向量机进行分类；判断分类结果是否满足停止条件，如果是则终止迭代，此时的分类结果为最终分类结果，如果否则生成二值图像块；对二值图像块进行空间滤波；进行反馈，与输入的高光谱图像数据进行堆叠；然后将迭代次数加一，返回重新进行分类，直至终止迭代将分类结果作为最终分类结果。本发明用于遥感技术。

公开(公告)号：CN106600602B

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201611257226.5

申请日：2016-12-30

申请人： 哈尔滨工业大学

发明人： 滕艺丹 ,  张钧萍 ,  江碧涛 ,  张晔 ,  时春雨 ,  钟圣唯

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 基于聚类自适应窗高光谱图像异常检测方法，属于高光谱图像处理领域，本发明为解决现有背景模型构造方法限定高光谱图像背景较为一致时适用的问题。本发明具体过程为：对高光谱图像进行光谱维主成分分析，生成光谱子空间；对每个待检测像素生成自适应窗；生成的自适应窗为二值矩阵，二值矩阵的中心与待测像素重合，矩阵内为“1”的像素表示高光谱图像中为同质背景区域的像素，矩阵内为“0”的像素表示高光谱图像中为非同质背景区域的像素；利用主成分分析结果和椭圆等高模型对自适应窗内进行背景对数似然估计，检测出异常像元，生成初步的检测结果矩阵；利用形态学滤波进行后处理，得到最终的检测矩阵结果。本发明用于高光谱遥感图像的异常检测。

公开(公告)号：CN106600602A

公开(公告)日：2017-04-26

申请号：CN201611257226.5

申请日：2016-12-30

申请人： 哈尔滨工业大学

发明人： 滕艺丹 ,  张钧萍 ,  江碧涛 ,  张晔 ,  时春雨 ,  钟圣唯

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 基于聚类自适应窗高光谱图像异常检测方法，属于高光谱图像处理领域，本发明为解决现有背景模型构造方法限定高光谱图像背景较为一致时适用的问题。本发明具体过程为：对高光谱图像进行光谱维主成分分析，生成光谱子空间；对每个待检测像素生成自适应窗；生成的自适应窗为二值矩阵，二值矩阵的中心与待测像素重合，矩阵内为“1”的像素表示高光谱图像中为同质背景区域的像素，矩阵内为“0”的像素表示高光谱图像中为非同质背景区域的像素；利用主成分分析结果和椭圆等高模型对自适应窗内进行背景对数似然估计，检测出异常像元，生成初步的检测结果矩阵；利用形态学滤波进行后处理，得到最终的检测矩阵结果。本发明用于高光谱遥感图像的异常检测。