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专利号	2016101344941	专利名称	一种基于空谱局部性低秩超图学习的高光谱图像分类方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06K9/62
申请人	南京信息工程大学	申请地址	江苏省南京市建邺区奥体大街69号
发明人	刘青山;孙玉宝;杭仁龙;王素娟	申请日期	2016-03-09
下证状态	未知	更新时间	2022-09-19 11:42:26
专利摘要	本发明公开了一种基于空谱局部性低秩超图学习的高光谱图像分类方法，属于图像信息处理技术领域。本发明方法包括以下步骤：输入高光谱数据集，组成光谱特征矩阵X；设置相关参数，融入空谱局部性约束，构建空谱局部性约束的低秩表示模型；设置相关参数，使用交替方向乘子算法开始迭代求解；根据低秩表示模型中系数矩阵Z构建空谱局部性低秩超图；设置相关参数，建立半监督超图学习模型；设置相关参数，迭代求解半监督超图模型，输出光谱特征数据集X的分类结果矩阵F*。本发明设计了半监督超图学习算法应用于最后的高光谱图像分类。相对于其他较为先进的方法，本发明的分类效果更好，并且对噪声和图像退化的鲁棒性更高。

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	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
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