一种小样本高光谱图像蒙特卡罗特征降维方法专利登记公告

专利名称：一种小样本高光谱图像蒙特卡罗特征降维方法

摘要：本发明的目的在于提供一种小样本高光谱图像蒙特卡罗特征降维方法，具体步骤是:1.蒙特卡罗特征降维算法特征参量的选取；2.蒙特卡罗特征降维算法随机数的生成；3.蒙特卡罗特征参量的统计估计。本方法在选取特征参量时，考虑了高光谱图像的类内紧性与类间分离性，提高了数据进一步处理的可靠性；同时本方法可以自适应的给出最优降维波段个数，选取原始高光谱图像中的重要特征波段用于图像的后续处理，提高了高维数据处理的便利性。

专利类型：发明专利

专利号：CN201210140027.1

专利申请（专利权）人：哈尔滨工程大学

专利发明（设计）人：赵春晖;齐滨;王立国;王玉磊;李晓慧

主权项：一种小样本高光谱图像蒙特卡罗特征降维方法，包括下列步骤：步骤1：蒙特卡罗特征降维算法特征参量的选取；步骤2：蒙特卡罗特征降维算法随机数的生成；步骤3：蒙特卡罗特征参量的统计估计；其特征是：所述步骤1包括下列步骤：（1）在当前样本标号下计算每个特征波段的类内紧密性系数；（2）在当前样本标号下计算每个特征波段的类间分离性系数；（3）设定类内紧性与类间分离性调节因子α，即当α＝0时，类内紧性与类间分离性系数完全由类间分离性系数决定，当α＝1时，类内紧性与类间分离性系数完全由类内紧密性系数决定；（4）计算每个特征

专利地区：黑龙江