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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112150396A(43)申请公布日2020.12.29(21)申请号202011106438.X(22)申请日2020.10.15(71)申请人武汉轻工大学地址430023湖北省武汉市东西湖区常青花园学府南路68号(72)发明人曾山刘彪康镇(74)专利代理机构深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287代理人张志江(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T7/90(2017.01)权利要求书3页说明书11页附图2页(54)发明名称高光谱图像降维方法、装置、终端设备及存储介质(57)摘要本发明公开一种高光谱图像降维方法,包括:确定高光谱图像数据中,每个样本点的a个邻近样本点,a为大于等于1的整数;基于每个样本点与对应的邻近样本点之间的空间距离以及光谱差异,获得对应的权重值;并基于权重值,构建高光谱图像数据的邻接矩阵;基于邻接矩阵获得投影矩阵;并基于投影矩阵得到降维后的高光谱图像数据,从而使得降维后的高光谱图像保留了数据内部的非线性结构,同时,由于构建邻接矩阵时,既考虑了空间距离,又考虑了光谱差异,从而使得降维后的高光谱图像可以保留更多的信息,并且鲁棒性更好。本发明还公开了一种高光谱图像降维装置、终端设备及存储介质,降维的鲁棒性更好。CN112150396ACN112150396A权利要求书1/3页1.一种高光谱图像降维方法,其特征在于,所述高光谱图像降维方法包括以下步骤:确定高光谱图像数据中,每个样本点的a个邻近样本点,所述a为大于等于1的整数;基于所述高光谱图像数据中,每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的空间距离以及光谱差异,获得对应的权重值;基于所述高光谱图像数据中,每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的权重值,构建所述高光谱图像数据的邻接矩阵;基于所述邻接矩阵获得投影矩阵;基于所述投影矩阵获得降维后的高光谱图像数据。2.如权利要求1所述的高光谱图像降维方法,其特征在于,所述确定高光谱图像数据中,每个样本点的a个邻近样本点之前,所述高光谱图像降维方法还包括:对所述高光谱图像数据进行平滑滤波。3.如权利要求2所述的高光谱图像降维方法,其特征在于,所述对所述高光谱图像数据进行平滑滤波的步骤包括:基于以下公式对所述高光谱图像数据进行平滑滤波:其中,xi为所述高光谱图像数据中第i个样本点对应的光谱参数,x′i为对所述第i个样22本点进行平滑滤波后的光谱参数,vik=exp(-γ0||xi-xik||),γ0为预设参数,||xi-xik||为xi-xik的二范数,xik为所述第i个样本点对应的空间邻域Ω(xi)中的第k个样本点的光谱参数,Ω(xi)={xi(p,q)|p∈[pi-t,pi+t],q∈[qi-t,qi+t]},ω为预设领域空间,ω=2t+1,pi、qi为所述第i个样本点的空间坐标。4.如权利要求3所述的高光谱图像降维方法,其特征在于,所述确定高光谱图像数据中,每个样本点的a个邻近样本点的步骤包括:基于以下公式获得所述高光谱图像数据中,任意两个样本点之间的空谱距离:其中,xj为所述高光谱图像数据中的第j个样本点对应的光谱参数,dss(xi,xj)为所述第i个样本点到所述第j个样本点的空谱距离,2||xik-xj||为xik-xj的二范数,2CN112150396A权利要求书2/3页||xik-xj||为xik-xj的范数;根据所述任意两个样本点之间的空谱距离,确定所述高光谱图像数据中,每个样本点的a个邻近样本点。5.如权利要求1所述的高光谱图像降维方法,其特征在于,所述基于所述高光谱图像数据中,每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的空间距离以及光谱差异,获得对应的权重值的步骤包括:确定所述高光谱图像数据中,每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的空间距离;基于所述高光谱图像数据中,每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的光谱差异与空间距离的商,得到每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的空谱联合参数;基于所述高光谱图像数据中,每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的空谱联合参数,确定对应的权重值。6.如权利要求5所述的高光谱图像降维方法,其特征在于,所述基于所述高光谱图像数据中,每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的空谱联合参数,确定对应的权重值的步骤包括:基于以下公式获得所述高光谱图像数据中,每个样本点与对应的所述邻近样本点之间的权重值:其中,φi(ib)为所述高光谱图像数据X中的第i个样本点与A(xi)中的第b个邻近样本点对应的权重值,A(xi)为所述第i个样本点对应的邻近样本点集合,hi(ib)为所述第i个样本点与所述A(xi)中的第b个邻近样本点对应的空谱联合参数;为所述第i个样本点与所述A(xi)中的第r个邻近样本点对