一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法与流程

技术特征：
1.一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：基于空间自相似性的自适应嵌入s101：对于任意一个光谱像素，确定一个以其为中心的搜索区域；s102：在搜索区域内，根据欧式距离判断邻域像素与中心像素的像素性；s103：选择s102中一定数量的邻域像素与中心像素中的相似像素组合为矩阵，所有像素对应的矩阵排列为轨迹张量；s2：基于t-svd的分解和低秩表示，所述t-svd为张量奇异值分解s201：对得到的轨迹矩阵进行t-svd分解，得到相应的左奇异张量、右奇异张量和管奇异值张量；s202：通过选择重构数量，通过截断相应的奇异张量，重构得到低秩的、保留了主要内在特征轨迹张量；s3：特征影像及分类s301：对低秩轨迹张量进行重投影，可得到与原始影像相同尺寸的特征影像；s302：在特征影像中，每类地物随机挑选一定数量的样本作为训练，剩余样本作为测试，并使用支持向量机(svm)分类器进行精度评价。2.根据权利要求1所述的一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，其特征在于，所述s103中的轨迹张亮在空间方向上是对应每个波段图像的伪hankel矩阵，光谱方向上保留了原有光谱信息。3.根据权利要求1所述的一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，其特征在于，所述s103中的相似像素的选择方式为确定一个局部搜索区域，在搜索区域内部根据欧式距离大小，将一定数量欧式距离最小的像素作为相似像素。4.根据权利要求1所述的一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，其特征在于，所述s201中的分解将t-svd作用于轨迹张量，在傅立叶变换域进行分解。5.根据权利要求1所述的一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，其特征在于，所述s301中重投影的方式是以反嵌入的方式投影为高光谱影像大小。

技术总结
本发明涉及遥感影像处理技术领域，具体地说是一种用于高光谱影像三维特征提取的张量奇异谱分析方法，包括基于空间自相似性的自适应嵌入，基于t-SVD的分解和低秩表示，特征影像及分类，本发明同现有技术相比，通过自适应嵌入和t-SVD过程，一种新的自适应嵌入操作，利用HSI的空间相似性特征，联合利用目标像素和非局部相似像素，结合重投影操作，保持目标类间差异的同时增强了类内相似度，通过设计一个轨迹张量，与t-SVD相结合，共同表征HSI的全局低秩特征，轨迹张量中相似像素的排列使其具有低秩特征，并通过截断t-SVD进一步提取低秩特征，实现了对三维高光谱影像的特征提取，进而提高高光谱影像分类中的类别可分性。高光谱影像分类中的类别可分性。高光谱影像分类中的类别可分性。


技术研发人员：李政 王凯 高慧娟 蔡丽杰 张爱华 董丽
受保护的技术使用者：青岛星科瑞升信息科技有限公司
技术研发日：2022.03.14
技术公布日：2022/6/28