| 基于空谱信息保持的高光谱降维方法 |
| 袁媛; 郑向涛; 卢孝强
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| 2017-05-11
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| 公开日期 | 2017-09-26
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| 授权国家 | 中国
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| 专利类型 | 发明
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| 摘要 | 本发明公开了一种基于空谱信息保持的高光谱降维方法，主要步骤有：(1)对原始高光谱数据进行波段选择，选择出具有判别性的波段子集；(2)根据样本的邻域信息在选择的波段子集上，逐个波段建立对应的空谱图表达，使用多个空谱图模型表示样本之间的相似关系；(3)根据多个空谱图模型计算对应的拉普拉斯矩阵，建立多个拉普拉斯矩阵的联合特征映射。本发明将波段选择引入到高光谱维数约减中，利用波段选择选出差异性最大的波段子集；同时在选择的波段子集上充分利用样本间的空谱相似性，提高了地物识别率，可用于遥感地物观测、军事侦察以及刑侦辅助等领域。 |
| 主权项 | 0001.1.基于空谱信息保持的高光谱降维方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对原始高光谱数据进行波段选择，选出由k个波段组成的子集，要求所选出的波段子集冗余最小，各个波段之间差异最大，能够在去除冗余的同时最大程度保留原始波段的信息；
(2)根据样本在每个波段的邻域信息，在选择的k个波段子集上，逐个波段建立对应的空谱图模型，即通过建立的相应k个空谱图模型来表达样本之间的相似关系；
(3)针对每个波段的空谱图模型，计算相应的拉普拉斯矩阵 表示当前波段的流形关系；然后建立k个拉普拉斯矩阵的联合特征映射，得到一个联合流形约束的低维表达， 即实现对原始高光谱数据的降维。 |
| 授权日期 | 2017-09-26
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| 专利号 | CN201710330285.9
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| 语种 | 中文
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| 专利状态 | 审查中-实审
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| 文献类型 | 专利
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| 条目标识符 | http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29765
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| 专题 | 瞬态光学研究室
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| 作者单位 | 中国科学院西安光学精密机械研究所
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
袁媛,郑向涛,卢孝强. 基于空谱信息保持的高光谱降维方法. CN201710330285.9[P]. 2017-05-11.
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