一种基于自适应核稀疏表示及多特征的高光谱图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910742222.3

申请日：

2019-08-13

公开(公告)号：

CN110688890A

公开(公告)日：

2020-01-14

发明(设计)人：

李丹孔繁锵

申请人：

申请人地址：

210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

G06K946 G06K962

代理机构：

南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204

代理人：

王恒静

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-02-11	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20190813
2020-01-14	公开	公开

共 50 条

[1]

基于多特征学习及超像素核稀疏表示的高光谱图像联合分类方法 [P].

李丹 ;

孔繁锵 .

中国专利 :CN110866439A ,2020-03-06

[2]

基于半监督核自适应学习的遥感高光谱图像分类方法 [P].

霍振国 .

中国专利 :CN101814148A ,2010-08-25

[3]

基于自适应光谱空间核结合ViT高光谱图像分类方法 [P].

王爱丽 ;

邢爽 ;

戴诗雨 ;

吴海滨 ;

徐恺阳 .

中国专利 :CN114842253A ,2022-08-02

[4]

一种基于字典优化的核联合稀疏表示高光谱图像分类方法 [P].

陈善学 ;

张欣 .

中国专利 :CN114283333B ,2025-07-25

[5]

一种基于字典优化的核联合稀疏表示高光谱图像分类方法 [P].

陈善学 ;

张欣 .

中国专利 :CN114283333A ,2022-04-05

[6]

基于自适应多尺度特征提取模型的高光谱图像分类方法 [P].

杜博 ;

杨佳琪 ;

张良培 ;

武辰 .

中国专利 :CN112766199B ,2021-05-07

[7]

基于核Fisher自适应学习的高光谱遥感图像端元分类方法 [P].

刘训非 ;

吴冬燕 ;

曹建东 ;

吴振英 .

中国专利 :CN104036298A ,2014-09-10

[8]

一种基于多特征融合的高光谱图像分类方法 [P].

沈义俊 ;

全嘉鑫 ;

李萌 ;

杜燕连 ;

刘虎 ;

周健一 ;

张炜峰 ;

冉倩 ;

李文庆 ;

张瑞永 ;

刘悦凡 ;

袁广 .

中国专利 :CN117726939B ,2025-04-25

[9]

基于稀疏表示的半监督高光谱图像分类方法 [P].

张向荣 ;

焦李成 ;

王静静 ;

冯婕 ;

白静 ;

马文萍 ;

侯彪 ;

马晶晶 .

中国专利 :CN106127225B ,2016-11-16

[10]

一种基于多特征融合的高光谱图像分类方法 [P].

沈义俊 ;

全嘉鑫 ;

李萌 ;

杜燕连 ;

刘虎 ;

周健一 ;

张炜峰 ;

冉倩 ;

李文庆 ;

张瑞永 ;

刘悦凡 ;

袁广 .

中国专利 :CN117726939A ,2024-03-19

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