一种高光谱图像的分类方法及系统

    公开(公告)号:CN119942248A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510428216.6

    申请日:2025-04-08

    Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的分类方法及系统,涉及高光谱图像分类技术领域,包括:将高光谱图像数据集经特征提取获取多尺度特征;使用ADMM构建联合优化目标函数,作为联合优化模型;将字典矩阵设置为可训练参数,以端到端方式隐式学习动态字典;将多尺度特征输入联合优化模型迭代求解各变量;采用模态分解策略对辅助变量Z进行多维解构,并通过基于Mamba状态空间模型的双分支先验网络优化辅助变量#imgabs0#的求解;联合优化模型输出稀疏系数矩阵与隐式字典特征;将稀疏系数特征与字典特征进行拼接,获得融合特征;将融合特征输入分类器,获得高光谱图像的分类结果。本发明能提升高光谱数据分类结果的准确性。

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