技术总结
本发明公开了一种基于稀疏表示的半监督高光谱图像分类方法，主要解决现有技术基于稀疏表示的分类方法在有标记样本个数极少时，难以精准预测无标记样本的类标，导致高光谱图像分类结果差的问题，其实现方案是：1)输入高光谱图像数据集，提取部分样本点构成有标记样本集，其余无标记样本点构成字典；2)用字典中的样本稀疏线性地表示每一个有标记样本，求解稀疏表示系数，利用求解出的稀疏表示系数计算每一个无标记样本属于不同类的类概率，把每一个无标记样本归为类概率最大的一类。本发明在不用大量有标记样本的条件下利用少量有标记样本的类标信息和大量无标记样本的结构信息进行图像分类，可用于农作物生长周期的检测和高光谱图像地物识别。
技术研发人员：张向荣;焦李成;王静静;冯婕;白静;马文萍;侯彪;马晶晶
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
文档号码：201610424038
技术研发日：2016.06.13
技术公布日：2016.11.16