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1. (WO2018081929) HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING IMAGE FEATURE EXTRACTION AND CLASSIFICATION METHOD AND SYSTEM THEREOF
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Pub. No.: WO/2018/081929 International Application No.: PCT/CN2016/104268
Publication Date: 11.05.2018 International Filing Date: 01.11.2016
IPC:
G06K 9/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
Applicants: SHENZHEN UNIVERSITY[CN/CN]; Nanhai Ave.3688, Nanshan Shenzhen, Guangdong 518060, CN
Inventors: JIA, Sen; CN
HU, Jie; CN
DENG, Lin; CN
Agent: HENSEN INTELLECTUAL PROPERTY FIRM; 10H Shangbu Building No.68 Nanyuan Road, Futian Shenzhen, Guangdong 518000, CN
Priority Data:
Title (EN) HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING IMAGE FEATURE EXTRACTION AND CLASSIFICATION METHOD AND SYSTEM THEREOF
(FR) PROCÉDÉ D'EXTRACTION ET DE CLASSIFICATION DE CARACTÉRISTIQUES D'IMAGE DE TÉLÉDÉTECTION HYPERSPECTRALE ET SYSTÈME ASSOCIÉ
(ZH) 一种高光谱遥感图像特征提取和分类方法及其系统
Abstract:
(EN) Provided are a feature extraction and classification method of a hyperspectral remote sensing image. The method comprises steps of: a sampling step, a binary step, a coding step, a counting step, a serially connecting step and a classification step. According to the invention, a two-dimensional LBP is expanded to a three-dimensional LBP, a space-spectral context relation in the hyperspectral remote sensing image is fully used, and a loosen threshold value distinguishing operation is introduced, therefore good robustness against noise is achieved. For the related three-dimensional LBP model, substantive features of the hyperspectral remote sensing image are considered, and the feature extraction and classification method and the system are advantaged by high pertinence, simple operation and high calculating efficiency.
(FR) L'invention concerne un procédé d'extraction et de classification de caractéristiques d'une image de télédétection hyperspectrale. Le procédé comprend les étapes suivantes : une étape d'échantillonnage, une étape binaire, une étape de codage, une étape de comptage, une étape de connexion en série et une étape de classification. Selon l'invention, un LBP bidimensionnel est étendu à un LBP tridimensionnel, une relation de contexte spatio-spectrale dans l'image de télédétection hyperspectrale est complètement utilisée, et une opération de distinction de valeur de seuil de détachement est introduite, ce qui permet d'obtenir une bonne robustesse contre le bruit. Pour le modèle de LBP tridimensionnel associé, des caractéristiques importantes de l'image de télédétection hyperspectrale sont considérées, et le procédé d'extraction et de classification de caractéristiques ainsi que le système sont avantageux du fait de leur niveau élevé de pertinence, leur simplicité de fonctionnement et leur efficacité de calcul élevée.
(ZH) 一种高光谱遥感图像特征提取和分类方法及系统,其中,所述方法包括:采样步骤、二值化步骤、编码步骤、统计步骤、串联步骤以及分类步骤。将二维LBP扩展到三维LBP,充分利用了高光谱遥感图像中空间-光谱上下文关系,通过引入了松弛阈值判别操作,对噪声有很好的鲁棒性,而且,所涉及的三维LBP模型考虑了高光谱遥感图像的本质特征,具备针对性强、操作简单以及计算效率高的优点。
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Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)