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一种基于优化图谱理论的高光谱降维方法
审中-实审

申请号:201610091879.4 申请日:2016-02-18
摘要:一种基于优化图谱理论的高光谱降维方法。提供了一种基于优化图谱理论的高光谱降维方法,解决现有技术对高光谱数据降维只依赖于局部近邻信息,没有考虑非近邻的差异,对后续分类精度没有显著提高的问题。包括如下步骤:1)、根据原始高光谱影像像元间的相似性度量,通过最近邻优化获得优化近邻图;2)、将优化近邻图中的任意两个非近邻像元用边连接,获得连接图,对连接图中的边赋予权重,构成权重矩阵;3)、在映射到低维空间时,保证降维后有边连接的非近邻像元间距离最大化;4)、求解特征向量,构成变换矩阵;5)、计算原始高光谱数据降维后的结果。提高后续高光谱影像分类的精度。
申请人: 江苏优图空间信息科技有限公司
地址: 225000 江苏省扬州市广陵区江阳中路131号
发明(设计)人: 张立福 翟涌光 戴林生 李建生
主分类号: G06T9/00(2006.01)I
分类号: G06T9/00(2006.01)I
  • 法律状态
2016-07-27  实质审查的生效IPC(主分类):G06T 9/00申请日:20160218
2016-06-29  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种基于优化图谱理论的高光谱降维方法,其特征在于,包括如下步骤:1)、根据原始高光谱影像像元间的相似性度量,通过最近邻优化获得优化近邻图;2)、将优化近邻图中的任意两个非近邻像元用边连接,获得连接图,对连接图中的边赋予权重,构成权重矩阵;3)、在映射到低维空间时,保证降维后有边连接的非近邻像元间距离最大化;4)、求解特征向量,构成变换矩阵;5)、计算原始高光谱数据降维后的结果。
公开号  105719323A
公开日  2016-06-29
专利代理机构  南京纵横知识产权代理有限公司 32224
代理人  周全
颁证日  
优先权  
国际申请  
国际公布  
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