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本发明公开一种高光谱图像降维方法,包括:确定高光谱图像数据中,每个样本点的a个邻近样本点,a为大于等于1的整数;基于每个样本点与对应的邻近样本点之间的空间距离以及光谱差异,获得对应的权重值;并基于权重值,构建高光谱图像数据的邻接矩阵;基于邻接矩阵获得投影矩阵;并基于投影矩阵得到降维后的高光谱图像数据,从而使得降维后的高光谱图像保留了数据内部的非线性结构,同时,由于构建邻接矩阵时,既考虑了空间距离,又考虑了光谱差异,从而使得降维后的高光谱图像可以保留更多的信息,并且鲁棒性更好。本发明还公开了一种高
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112150396 A
(43)申请公布日 2020.12.29
(21)申请号 202011106438.X
(22)申请日 2020.10.15
(71)申请人 武汉轻工大学
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