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公开（公告）号CN117975257B | 申请号CN202211302559.0 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人中国地质大学（武汉） |
分类号G06V20/10(2022.01), G06V10/26(2022.01), G06V10/42(2022.01), G06V10/44(2022.01), G06V10/77(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/09(2023.01) | 申请日2022-10-24 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601481661700002 | 源数据页码2073 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种高光谱影像的特征提取方法，包括：采集原始高光谱图像，对其进行超像素分割以及像素点重构，得到分割后每个超像素块的伪标签和重构后高光谱图像；利用伪标签，基于原始高光谱图像和重构后高光谱图像采用改进后的无监督的LDA算法提取全局特征，得到图像全局特征；利用伪标签，基于重构后高光谱图像采用无监督的LFDA算法提取局部特征，得到图像局部特征；对所述图像全局特征和所述图像局部特征进行拼接处理，得到目标特征。本发明从原理上选用了更适合高光谱图像的经典算法，并对经典算法进行了改进，融合超像素分割等先进的技术，相对现有技术，其对高光谱图像进行特征提取的速度更快，效果更好，有着更好的实际应用效果。
附图 1