OPT OpenIR  > 空间光学应用研究室
一种基于Tucker分解的光谱张量降维及分类方法
彭进业1; 闫荣华2; 汶德胜2; 冯晓毅3; 胡永明3; 王珺3
2016-12-14
公开日期2017-06-13
授权国家中国
专利类型发明
摘要本发明公开了一种基于Tucker分解的光谱张量降维及分类方法,该方法将影响地物光谱特征的因素作为类内因素,并将类内因素、类与像素光谱分别作为一种模式构建成一个3阶张量,对其进行基于低秩张量分解的降维;对3阶张量进行低秩张量分解得到核张量类空间矩阵Uclass、类内因素空间矩阵Uwithin?class和像素光谱矩阵Upixels;采用有监督分类器对无类别的测试高光谱图像d进行分类。本发明在模型建立后即可对高光谱图像进行分类,无需调整,而其他张量建模方法则需要反复设置、调整参数才能达到最佳分类效果;本发明将一类的所有像素光谱映射到同一系数向量上,从而将各种因素的影响减至最小,不但提高了分类精度,而且结果稳定。
主权项0001.1.一种基于Tucker分解的光谱张量降维方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1,随机选取高光谱图像中的像素光谱作为训练集,所选取的像素光谱有L个波段、 C类样本,分别在C类样本中的每类样本中随机选取W个像素光谱作为类内因素,其中C大于等于1的自然数,W为大于等于1的自然数; 步骤2,构建3阶张量 其中C为第一模式,W为第二模式,L为第三模式,其中L为大于等于1的自然数。
授权日期2017-07-18
专利号CN201611153408.8
语种中文
专利状态审查中-实审
文献类型专利
条目标识符http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29789
专题空间光学应用研究室
作者单位1.西北大学
2.中国科学院西安光学精密机械研究所
3.西北工业大学
推荐引用方式
GB/T 7714
彭进业,闫荣华,汶德胜,等. 一种基于Tucker分解的光谱张量降维及分类方法. CN201611153408.8[P]. 2016-12-14.
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