本發明屬于圖像處理技術領域,具體提供了一種基于遞歸自動編碼的高光譜特征學習方法,其步驟包括:將高光譜圖像中每個像素點用特征向量表示,進行歸一化處理,選出訓練集和測試集;對每個特征向量構建鄰域窗口塊;在訓練集中,每個特征向量及其鄰域根據特征向量間重構誤差最小化準則,合并特征向量對,再根據整個網絡的重構誤差對整個網絡進行訓練;分別將訓練集和測試集輸入到訓練好的網絡中,得到新的訓練集和測試集;將新的訓練集和測試機輸入到支撐矢量機進行分類,得到分類結果。本發明采用了無監督的思想,克服了高光譜數據獲取類標難的問題,獲得較高的分類正確率,可用于礦物勘探,環境管理,軍事防御領域。
聲明:
“基于遞歸自動編碼的高光譜特征學習方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)