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本申请涉及一种大边际邻近度量学习的高光谱图像分类方法及装置,其方法包括基于预采集的目标物体的历史高光谱图像,预设待分类像素点,并集合待分类像素点及距离待分类像素点最近的预设数量的同类型的像素点,得到任一待分类像素点的训练集;计算任一训练集与其余训练集的集到集距离;根据集到集距离,构建训练样本的距离约束,并建立目标函数;将训练集输入预设的图像分类模型进行训练,训练集的标签与集内训练时的样本标签保持一致,输出分类图,同时,采用SGD方法优化目标函数。本申请具有充分挖掘高光谱遥感图像中的局部邻域信息,
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117636062A
(43)申请公布日2024.03.01
(21)申请号202311747321.3G06V10/774(2022.01)
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