基于小波包变换和灰色预测模型的高光谱图像分类方法专利登记公告

专利名称：基于小波包变换和灰色预测模型的高光谱图像分类方法

摘要：一种基于小波包变换和灰色预测模型的新型高光谱图像分类方法，属于高光谱图像处理领域，其步骤如下：第一，获得待处理的高光谱数据；第二，应用小波包变换分解每个像元的高光谱响应曲线；第三，应用灰色预测模型处理分解结果；第四，使用特征构造结果对高光谱数据进行监督分类；第五，输出高光谱图像地物分类结果。该方法是一种自动的高光谱图像分类方法，能够有效的去除波段相关性，降低数据冗余度，避免维数灾难对分类精度的负面影响，适用范围广。

专利类型：发明专利

专利号：CN201210078647.7

专利申请（专利权）人：北京航空航天大学

专利发明（设计）人：尹继豪;徐胤;高超;顾则通;孙建颖;李辉

主权项：基于小波包变换和灰色预测模型的高光谱图像分类方法，其特征在于该方法包括如下步骤：(1)获得待处理的高光谱数据，对任一高光谱像元X，记为X＝(x1，…，xi，…，xK)，其中K是高光谱数据的波段总数，xi，i＝1，…，K代表第i个波段的光谱响应数值；(2)应用小波包变换分解每个像元的高光谱响应曲线：给定小波母函数ψ及最大分解深度j，应用ψ对X＝(x1，…，xi，…，xK)进行j层小波包变换，一共得到2j个分量，其中包括1个近似分量A和2j?1个细节分量它们对应的能量系数分别是a和并且满足关系式(1)： <

专利地区：北京