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本發(fā)明適用于圖像分類，提供了高光譜圖像的分類方法，包括：將高光譜圖像分為訓(xùn)練集和測試集，并提取局部特征點(diǎn)，通過K?means算法對(duì)訓(xùn)練集的局部特征點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算形成詞典，采用KNN算法在詞典中為測試集的待分類局部特征點(diǎn)形成最近鄰單詞，并為測試集圖像的待分類特征點(diǎn)查找最近鄰特征點(diǎn)，在最近鄰單詞中查找出光譜維距離最短的近鄰單詞，引入近鄰特征點(diǎn)、近鄰單詞和光譜維距離三重約束，通過求解約束最小乘擬合問題，得到編碼系數(shù)，通過最大池化算法池化編碼系數(shù)，并將得到的編碼系數(shù)作為高光譜圖像的特征描述符對(duì)測試集進(jìn)行分類。本發(fā)明解決了高光譜圖像特征點(diǎn)和詞典單詞建立映射關(guān)系時(shí)存在的不確定性的問題，提高了相似圖像的識(shí)別力。

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