- 专利标题： 基于图像特征的集合经验模态分解的高光谱图像分类方法
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申请号： CN201810694287.0申请日： 2018-06-29
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公开(公告)号： CN108985357B公开(公告)日： 2023-10-20
- 发明人: 涂兵 , 王锦萍 , 费洪燕 , 方乐缘 , 赵光哲 , 周承乐 , 何丹冰
- 申请人： 湖南理工学院 , 湖南大学 , 北京建筑大学
- 申请人地址： 湖南省岳阳市学院路; ;
- 专利权人： 湖南理工学院,湖南大学,北京建筑大学
- 当前专利权人： 湖南理工学院,湖南大学,北京建筑大学
- 当前专利权人地址： 湖南省岳阳市学院路; ;
- 代理机构： 常州市瀚宇专利代理事务所
- 代理商 潘磊
- 主分类号： G06V10/764
- IPC分类号： G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06F18/10 ; G06F18/213
摘要：
本发明涉及基于图像特征的集合经验模态分解的高光谱图像分类方法，其步骤包括：S1、利用主成分分析算法对原始高光谱图像进行降维处理；S2、对得到的二十维主成分进行自适应全变分滤波，降低噪声的敏感度并获得粗轮廓特征；S3、利用集合经验模态分解将每个谱带分解为串行分量，在转换域中对于高光谱图像的特征进行进一步融合；S4、利用支持向量机分类器对处理后的图像进行最终分类。本发明能有效增强图像的轮廓特征、并具有较好的分类性能。
公开/授权文献
- CN108985357A 基于图像特征的集合经验模态分解的高光谱图像分类方法 公开/授权日：2018-12-11
