基本信息:
- 专利标题： 一种基于双重去噪联合多尺度超像素降维的高光谱图像分类算法
- 申请号：CN202011591630.2 申请日：2020-12-29
- 公开(公告)号：CN112633202A 公开(公告)日：2021-04-09
- 发明人： 渠慎明 , 刘煊 , 杨鑫钰 , 周华飞 , 李祥
- 申请人： 河南大学
- 申请人地址： 河南省开封市明伦街85号
- 专利权人： 河南大学
- 当前专利权人： 河南大学
- 当前专利权人地址： 河南省开封市明伦街85号
- 代理机构： 郑州联科专利事务所
- 代理人： 王聚才
- 主分类号： G06K9/00
- IPC分类号： G06K9/00 ; G06K9/34 ; G06K9/40 ; G06K9/62
摘要：
本发明通过将基于变换域滤波去噪和空间域滤波去噪的双重去噪算法结起来应用于含超像素的多尺度高光谱图像降维分类当中，因此本方法与基于变换域滤波去噪的高光谱图像分类算法相比，使用了层级域变换递归滤波消除了小尺度的纹理结构，同时起到边缘保护的作用；本方法与基于空间域滤波去噪的高光谱图像分类算法相比，利用噪声部分的非低秩属性将其和原始高光谱图像分离可以去除原始图像中的混合噪声，增强了图像的质量提升了高光谱图像后续的分类精度。
公开/授权文献:
- CN112633202B 一种基于双重去噪联合多尺度超像素降维的高光谱图像分类算法 公开/授权日：2022-09-16
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |