WO2017128799A1 - 基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法及系统 - Google Patents

基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法及系统 Download PDF

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Definitions

  • the invention belongs to the field of data classification, and particularly relates to a hyperspectral remote sensing image classification method and system based on three-dimensional Gabor feature selection and multi-task sparse representation.
  • the hyperspectral remote sensing image is a multi-spectral image data obtained by a remote sensing sensor on a material of interest on the ground in the visible, near-infrared, mid-infrared and thermal infrared bands of the electromagnetic spectrum.
  • Hyperspectral remote sensing images contain a wealth of spatial and radiation spectral triple information, showing good results in the classification of ground matter.
  • the traditional classification method uses the commonly used classifiers (K-nearest neighbors, support vector machines) to classify directly on hyperspectral remote sensing images, which cannot satisfy the actual classification effect.
  • the other is to fuse spatial information and spectral information, and use 3D-Gabor to filter hyperspectral remote sensing images to obtain joint features including rich spatial and spectral three-dimensional structural information, using joint feature classification.
  • the feature information extracted by this method is rich, and the classification accuracy is improved.
  • the features extracted by this method only reflect the nature of one aspect of the data and cannot accurately reflect the essential properties of the data in hyperspectral remote sensing images.
  • a classification method for multi-task collaborative representation is proposed.
  • the method extracts four characteristics of spectrum, gradient, wavelet texture and shape from the original hyperspectral remote sensing image, and then uses the cooperative representation to encode and reconstruct the reconstruction error of each feature, and then reconstruct the error of the four features. Fusion is performed in a linearly weighted manner. Finally, the classification is performed by the reconstructed reconstruction error.
  • the method fuses features in the classification stage. Although the classification accuracy is improved, the weighting coefficients in the process of fusion reconstruction error are difficult to determine. Moreover, when the number of training samples is small, the coefficient of cooperative coding has no unique solution and is not suitable for small sample classification.
  • the technical problem to be solved by the present invention is to provide a hyperspectral remote sensing image classification method and system based on multi-task sparse representation of three-dimensional Gabor feature selection, aiming at solving a large number of existing techniques for classifying hyperspectral remote sensing images. Redundant information that is not conducive to classification reduces the classification accuracy and improves the classification time complexity.
  • the present invention is implemented in such a manner that a hyperspectral remote sensing image classification method based on three-dimensional Gabor feature selection includes the following steps:
  • Step A generating a plurality of three-dimensional Gabor filters according to the set frequency and direction parameter values
  • Step B convolving the hyperspectral remote sensing image with the generated three-dimensional Gabor filter to obtain a plurality of three-dimensional Gabor features
  • Step C selecting, from the obtained three-dimensional Gabor features, a plurality of three-dimensional Gabor features that meet the preset requirements for each type of classification contribution;
  • step D the hyperspectral remote sensing image is classified by the multi-task sparse classification method using the selected three-dimensional Gabor feature.
  • the invention also provides a hyperspectral remote sensing image classification system based on three-dimensional Gabor feature selection, comprising:
  • a generating unit configured to generate a plurality of three-dimensional Gabor filters according to the set frequency and direction parameter values
  • a calculating unit configured to perform a convolution operation on the hyperspectral remote sensing image and the generated three-dimensional Gabor filter to obtain a plurality of three-dimensional Gabor features
  • a selecting unit configured to select, from the obtained three-dimensional Gabor features, a plurality of three-dimensional Gabor features that meet the preset requirements for each type of classification contribution;
  • the present invention has the beneficial effects that the three-dimensional Gabor feature is used in the present invention, and the three-dimensional Gabor feature used includes signal-rich local change information, and the feature expression capability is strong.
  • the Fisher discriminant criterion not only makes full use of the high-level semantics hidden between features, but also removes redundant information and reduces the classification time complexity. Further, using sparse coding, the three-dimensional Gabor feature and multi-task are combined to greatly improve the classification accuracy. .
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for classifying hyperspectral remote sensing images based on three-dimensional Gabor feature selection according to an embodiment of the present invention.
  • 2 is a three-dimensional Gabor filter observed from three different perspectives according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a three-dimensional Gabor feature with three different frequency and direction parameter values provided by an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a detailed process of performing classification on test samples according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram of a hyperspectral remote sensing image classification system based on three-dimensional Gabor feature selection according to an embodiment of the present invention.
  • the present invention relates to a technique for classifying ground matter using hyperspectral remote sensing images.
  • Hyperspectral remote sensing images are multispectral image data acquired by remote sensing sensors in the visible, near-infrared, mid-infrared and thermal infrared bands of the electromagnetic spectrum from substances of interest on the ground. Hyperspectral remote sensing images contain a wealth of spatial and radiation spectral triple information, showing good results in the classification of ground matter.
  • the SRC uses the training samples to sparsely encode the test samples, and then reconstructs the test samples using the obtained coding coefficients to obtain the residuals of each class.
  • the class with the smallest residual is taken as the category to which the test sample belongs.
  • the core idea of SRC is that only the same kind of samples can represent each other. Since the SRC classifies the error of each class by reconstructing the test samples, and the reconstruction errors of various features can be superimposed, the multi-task classification method using SRC on various features is proposed, which is referred to as multi-task sparse representation.
  • MTJSRC Multi-TaskJointSparse Representation-based Classification
  • Multi-TaskJointCollaborativeRepresentation-based Classification MTJCRC
  • CRC Collaborative Representation-based Classification
  • the core idea of collaborative representation is that the entire training sample set is characterized by test samples. This method uses a variety of features to improve classification accuracy.
  • the key to the multitasking classification method is how to effectively and fully use the rich classification information provided by multiple features.
  • One method is to first fuse a variety of features and extract a set of features with stronger expression. Feature fusion can be done during the classification process or before classification. The other is to select more representative features from the original features. Whether it is feature fusion or feature selection, it is necessary to remove redundant information between multiple features, remove factors that are not conducive to classification, and make features more representative.
  • the present invention proposes a Gabor cube Selection-based Multi-Task Joint Sparse Representation-based Classification (GS-MTJSRC) method as shown in FIG. 1 , and the steps include:
  • the hyperspectral remote sensing image is classified by the multi-task sparse classification method using the selected three-dimensional Gabor feature.
  • FIGS. 2 through 5 The present invention is further described below in conjunction with FIGS. 2 through 5:
  • Step S1 specifically includes:
  • Step S2 specifically includes:
  • the hyperspectral remote sensing image is represented by R, and M t represents the generated t-th three-dimensional Gabor feature, then:
  • the amplitude calculation is expressed as:
  • Figure 3 shows three dimensional Gabor features M 8 , M 17 , M 21 of three different frequencies and directions.
  • Step S3 uses the Fisher discriminant criterion to perform three-dimensional Gabor feature selection, which specifically includes:
  • a t denote the training set in the t-th three-dimensional Gabor feature M t
  • G t denote the test set in the t-th three-dimensional Gabor feature M t
  • t ⁇ ⁇ 1, . . . , 52 ⁇
  • the t-th three-dimensional Gabor feature is taken as an example for description. Take Indicates the intraclass spacing of the pth class in the tth three-dimensional Gabor feature, Indicates the inter-class spacing of the p-th class in the t-th three-dimensional Gabor feature, which is:
  • n p represents the number of samples of the p-th class, p ⁇ ⁇ 1,..., P ⁇ , and P is the number of classes.
  • P is a class number, specifically, Is the t-th row and p-th column element of the matrix F.
  • ⁇ k represents any one and A vector of the same dimension
  • ⁇ represents the coefficient of the L 1 norm
  • the present invention also provides a hyperspectral remote sensing image classification system based on three-dimensional Gabor feature selection as shown in FIG. 5, comprising:
  • Generating unit 1 configured to generate a plurality of three-dimensional Gabor filters according to the set frequency and direction parameter values
  • the calculating unit 2 is configured to perform a convolution operation on the hyperspectral remote sensing image and the generated three-dimensional Gabor filter to obtain a plurality of three-dimensional Gabor features;
  • the selecting unit 3 is configured to select, from the obtained plurality of three-dimensional Gabor features, a plurality of three-dimensional Gabor features that meet the preset requirements for each type of classification contribution degree;
  • the classification unit 4 is configured to classify the hyperspectral remote sensing image by the multi-task sparse classification method using the selected three-dimensional Gabor feature.
  • the generating unit 1 is specifically configured to:
  • u, v, w corresponds to three coordinate axes in three-dimensional space; Is the angle between the filter image and the ⁇ axis, and ⁇ is the angle between the filter image and the ⁇ - ⁇ plane; Yes
  • the kth value, ⁇ j is the jth value of ⁇ ; (x, y, ⁇ ) respectively represents the x coordinate, y coordinate, and spectral coordinate of the pixel; ⁇ is the width of the Gaussian envelope;
  • the calculation unit 2 is specifically used for:
  • the hyperspectral remote sensing image is convoluted with the generated 52 three-dimensional Gabor filters
  • the hyperspectral remote sensing image is represented by R, and M t represents the generated t-th three-dimensional Gabor feature, and the amplitude operation is expressed as:
  • the selection unit 3 performs the three-dimensional Gabor feature selection by using the Fisher discriminant criterion, and the specific steps are as follows:
  • each 3D Gabor feature is divided into a training set and a test set
  • the training set in the t-th three-dimensional Gabor feature M t is denoted by A t
  • G t represents the test set in the t-th three-dimensional Gabor feature M t .
  • t-th three-dimensional Gabor feature Indicates the intraclass spacing of the pth class in the tth three-dimensional Gabor feature, Indicates the inter-class spacing of the p-th class in the t-th three-dimensional Gabor feature, which includes:
  • n p represents the number of samples of the p-th class, p ⁇ ⁇ 1,..., P ⁇ , and P is the number of classes.
  • the Fisher score of each of the 52 three-dimensional Gabor features is calculated using the intra-class spacing and the inter-class spacing calculated in the previous step;
  • P is the number of classes, in fact, Is the t-th row and p-th column element of the matrix F.
  • the classification unit 4 classifies the three-dimensional Gabor features selected in the above steps by a multi-task sparse classification method, and the specific steps are as follows:
  • each selected three-dimensional Gabor feature is divided into a training set and a test set;
  • ⁇ k represents any one and A vector of the same dimension, ⁇ represents the coefficient of the L 1 norm;
  • the present invention can bring the following beneficial effects:
  • the present invention is directed to the disadvantages of large differences in color, shape and texture characteristics, and is not suitable for linear fusion.
  • the three-dimensional Gabor features suitable for fusion are used, and the three-dimensional Gabor features used include signal-rich local variation information, and the feature expression ability is strong;
  • the present invention solves the disadvantages that are not conducive to classification information in the feature fusion process, and uses the Fisher discriminant criterion to select three-dimensional Gabor features with less expressive ability for each category, which not only fully utilizes the high-level semantics hidden between features. Moreover, the redundant information is removed, and the classification time complexity is reduced;
  • the present invention is directed to the disadvantage that the weighted coefficients of the fusion cooperative representation reconstruction error are difficult to determine, and the three-dimensional Gabor features selected by the Fisher discriminant criterion have strong representation ability, and do not need learning weights for fusion;
  • the present invention is directed to the disadvantage that the cooperative representation method trains the sample covariance matrix irreversibly on a small sample, and uses sparse coding, and there is no problem that the coding coefficient is unstable and the classification accuracy of small samples is reduced.
  • the present invention can obtain higher classification accuracy than the conventional multi-task classification method.
  • Three realistic hyperspectral data sets are used.
  • the first data set was taken by the visible/infrared imaging spectrometer sensor on March 23, 1996 at the Kennedy Space Center in Florida (Kennedy Space Center, KSC).
  • KSC Kernedy Space Center
  • the KSC dataset has 13 types of features, including 5,211 labeled samples.
  • the second data set was taken by the ROSIS-03 sensor at the University of Pavia, Italy (Pavia University, PaviaU). After the data set removes 12 noise bands, there are 103 bands remaining.
  • Each band is 610x340 and has a spatial resolution of 1.3 m/pixel.
  • the third data set was obtained by the National Science Foundation-funded center using airborne laser mapping on June 23, 2012 at the Houston campus and surrounding areas (Houston University, Houston).
  • the data set has 144 bands, each with an image size of 349x1905 and a spatial resolution of 2.5m/pixel.
  • the three-dimensional Gabor features of each data set are extracted first, and then the three-dimensional Gabor features with stronger expression are selected from these features.
  • the selected three-dimensional Gabor features are divided into training sets of each type of size 3, 5, 10, 15, and 20, and the rest are corresponding test sets.
  • the classification accuracy of the present invention is compared to the accuracy of conventional methods.
  • the experimental results show that the classification accuracy of the present invention is much higher than the conventional method. Taking the KSC dataset as an example, the classification accuracy of the MTJSRC-GS in each of the three training samples reached 92.48%, while the traditional MTJCRC classification accuracy rate was 83.70%, and the MTJSRC was 89.34%.
  • the filter type can be adjusted in step S1, such as a three-dimensional Log-Gabor filter, the frequency of the three-dimensional Gabor filter, and the angle parameter can also be adjusted;
  • the three-dimensional Gabor feature selection method in step S3 can be replaced by other methods, and the number of three-dimensional Gabor feature selections can also be adjusted.
  • the classification method SRC in step S4 can be replaced by other methods, such as CRC.

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Abstract

本方法适用于高光谱遥感图像分类，提供了基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法，步骤包括：A，根据设定的频率和方向参数值生成三维Gabor滤波器（S1）；B，将高光谱遥感图像与三维Gabor滤波器进行卷积运算，得到三维Gabor特征（S2）；C，从三维Gabor特征中选择出对各类分类贡献度符合要求的若干三维Gabor特征（S3）；D，使用选择出的三维Gabor特征通过多任务稀疏分类方法对高光谱遥感图像进行分类（S4）。本方法基于三维Gabor特征，使用的三维Gabor特征包含信号丰富的局部变化信息，特征表达能力强；通过Fisher判别准则选择三维Gabor特征，充分利用了特征间隐藏的高级语义，去除了冗余信息，降低了分类时间复杂度；进一步，使用稀疏编码，将三维Gabor特征和多任务结合起来，大大提高了分类精度。

Description

基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法及系统 技术领域
本发明属于数据分类领域，尤其涉及一种基于三维Gabor特征选择与多任务稀疏表示的高光谱遥感图像分类方法及系统。
背景技术
高光谱遥感图像是由遥感传感器在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，从地面上感兴趣的物质上获取的多光谱影像数据。高光谱遥感图像包含了丰富的空间、辐射光谱三重信息，在对地面物质分类任务中表现出较好的效果。传统的分类方法使用常用的分类器(K近邻，支持向量机)在高光谱遥感图像上直接进行分类，无法满足实际的分类效果。鉴于高光谱遥感图像具有空间、光谱三维结构，像素之间隐藏着丰富的有助于分类的信号变化信息，结合高光谱遥感图像的空间、光谱信息进行分类的技术逐渐产生。当前，结合空间、光谱信息进行的分类方法主要分为两种。一种是将空间信息和光谱信息分开使用，用二维空间滤波器提取出每个光谱的二维空间特征，然后使用分类器分类。这种方法获得的特征信息量不足，空间和光谱之间隐藏的信息没有被充分利用。另一种是将空间信息和光谱信息融合，使用三维滤波器(3D-Gabor)对高光谱遥感图像进行滤波，得到包含丰富的空间和光谱三维结构信息的联合特征，使用联合特征分类。这种方法提取的特征信息量丰富，提高了分类精度。然而，这种方法提取的特征只反映了数据某一方面的性质，无法准确反映高光谱遥感图像中数据的本质属性。
现有技术中有利用多任务分类方法的对高光谱遥感图像进行分类的方式，目前这种多任务分类技术已经取得了一定的科研成果。YUAN[X.-T.Yuan and S.Yan，“Visual classification with multi-task joint sparse representation，”in IEEE  Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)，June 2010，pp.3493-3500.]将多任务和稀疏表示结合起来，提出了一种多任务稀疏表示的分类方案。该方法从图像中分别提取出颜色、形状、纹理特征，然后将这三种特征以线性组合的方式进行融合，得到新的具有更强表征能力的颜色、形状、纹理特征，最后使用多任务稀疏表示进行分类。该方法在分类之前对特征进行融合，这种线性的融合会产生很多冗余信息，而且，由于提取出的特征性质完全不同，不适合线性融合。
LI[J.Li，H.Zhang，L.Zhang，X.Huang，and L.Zhang，“Joint collaborative representation with multitask learning for hyperspectralimageclassification，”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.，vol.52，no.9，pp.5923-5936，2014.]提出了一种多任务协同表示的分类方法。该方法从原来的高光谱遥感图像中提取光谱、梯度、小波纹理、形状四种特征，然后分别使用协同表示进行编码并重构得到各特征的重构误差，再将四种特征的重构误差以线性加权的方式进行融合。最后，通过融合后的重构误差进行分类。该方法在分类阶段对特征进行了融合，虽然提高了分类精度，但是在融合重构误差过程中的加权系数很难确定。而且，当训练样本数量较少时，协同编码的系数没有唯一解，不适合小样本分类。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于三维Gabor特征选择的多任务稀疏表示的高光谱遥感图像分类方法及系统，旨在解决现有技术在进行高光谱遥感图像进行分类时产生了大量的不利于分类的冗余信息，降低了分类精度，提高了分类时间复杂度的问题。
本发明是这样实现的，一种基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法，包括下述步骤：
步骤A，根据设定的频率和方向参数值生成若干三维Gabor滤波器；
步骤B，将高光谱遥感图像与生成的所述若干三维Gabor滤波器进行卷积运算，得到若干三维Gabor特征；
步骤C，从得到的所述若干三维Gabor特征中选择出对各类分类贡献度符合预设要求的若干三维Gabor特征；
步骤D，使用选择出的三维Gabor特征通过多任务稀疏分类方法对高光谱遥感图像进行分类。
本发明还提供了一种基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类系统，包括：
生成单元，用于根据设定的频率和方向参数值生成若干三维Gabor滤波器；
计算单元，用于将高光谱遥感图像与生成的所述若干三维Gabor滤波器进行卷积运算，得到若干三维Gabor特征；
选择单元，用于从得到的所述若干三维Gabor特征中选择出对各类分类贡献度符合预设要求的若干三维Gabor特征；
分类单元，用于使用选择出的三维Gabor特征通过多任务稀疏分类方法对高光谱遥感图像进行分类。
本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明基于三维Gabor特征，使用的三维Gabor特征包含了信号丰富的局部变化信息，特征表达能力强。使用Fisher判别准则不仅充分利用了特征间隐藏的高级语义，而且去除了冗余信息，降低了分类时间复杂度，进一步，使用稀疏编码，将三维Gabor特征和多任务结合起来，大大提高了分类精度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的从三个不同视角观察到的三维Gabor滤波器。
图3是本发明实施例提供的具有三个不同频率和方向参数值的三维Gabor特征。
图4是本发明实施例提供的对测试样本实施分类的详细过程。
图5是本发明实施例提供的基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明涉及到的是一种利用高光谱遥感图像对地面物质进行分类的技术。高光谱遥感图像是由遥感传感器在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，从地面上感兴趣的物质上获取的多光谱影像数据。高光谱遥感图像包含了丰富的空间、辐射光谱三重信息，在对地面物质分类任务中表现出较好的效果。
最近，基于稀疏表示的分类方法(Sparse Representation-based Classification，SRC)在高光谱遥感图像的分类任务中表现出较好的效果。SRC使用训练样本对测试样本进行稀疏编码，然后使用得到的编码系数重构测试样本得到每类的残差。将残差最小的类作为测试样本所属的类别。SRC的核心思想是只有同类样本才可以相互表示。由于SRC是通过重构测试样本对每类的误差进行分类，而且多种特征上的重构误差可以被叠加，所以在多种特征上使用SRC的多任务分类方法被提出，简称多任务稀疏表示分类(Multi-TaskJointSparse Representation-based Classification，MTJSRC)。该方法分别使用多种特征对测试样本进行稀疏表示，然后使用得到的稀疏编码去重构原来的测试样本，再将每种特征的重构误差累加，最后选择出具有最小累加重构误差的类作为测试样本的类别。该方法在重构误差累加阶段，很好的将多种特征结合起来，通过多种特征的累积重构误差判别类别属性，提高了重构误差分类的鲁棒性，获得了较好的分类效果。MTJSRC成功应用在人脸识别，视频跟踪，疾病诊断等领域。受MTJSRC启发，多任务协同表示分类 (Multi-TaskJointCollaborativeRepresentation-based Classification，MTJCRC)方法被提出，该方法使用训练样本对测试样本进行协同表示(Collaborative Representation-based Classification，CRC)，将得到的协同编码系数与MTJSRC中的稀疏编码系数做类似的叠加处理进行分类。协同表示的核心观点是整个训练样本集都对测试样本有表征能力。该方法使用了多种特征，提升了分类精度。
多任务分类方法的关键在于如何有效和充分地使用多种特征提供的丰富的分类信息。一种方法是先对多种特征进行融合，提炼出一组表达能力更强的特征。特征融合可以在分类过程中进行，也可以在分类之前进行。另一种是从原特征中选择出更具代表性的特征。无论是特征融合还是特征选择，都要能够去除多种特征间的冗余信息，去除不利于分类的因素，使得特征更具表征力。
基于上述理论，本发明提出了如图1所示的一种基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法(Gabor cube Selection-basedMulti-TaskJoint Sparse Representation-based Classification，GS-MTJSRC)，步骤包括：
S1，根据设定的频率和方向参数值生成若干三维Gabor滤波器；
S2，将待分类的高光谱遥感图像与生成的所述若干三维Gabor滤波器进行卷积运算，得到若干三维Gabor特征；
S3，从得到的所述若干三维Gabor特征中选择出对各类分类贡献度符合预设要求的若干三维Gabor特征。
S4，使用选择出的三维Gabor特征通过多任务稀疏分类方法对高光谱遥感图像进行分类。
下面结合图2至图5对本发明进行进一步的阐述：
步骤S1具体包括：
S11，设置频率和方向参数值，然后根据设定的参数值生成64个三维Gabor滤波器；
以ft表示频率，
Figure PCTCN2016104659-appb-000001
表示方向，则设置频率ft＝[0.5，0.25，0.125，0.0625]，设置16个方向
Figure PCTCN2016104659-appb-000002
然后根据公式：
Figure PCTCN2016104659-appb-000003
生成64个小波滤波器；其中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000004
Figure PCTCN2016104659-appb-000005
是滤波器图像与ω轴的夹角，θ是滤波器图像与μ-ν平面的夹角；
Figure PCTCN2016104659-appb-000006
是
Figure PCTCN2016104659-appb-000007
的第k个取值，θj是θ的第j个取值；(x，y，λ)分别表示像素的x坐标、y坐标、光谱坐标；σ是高斯包络的宽度；
S12，去除64个三维Gabor滤波器中重复的8个滤波器，剩余的52个为最终的三维Gabor滤波器，用{Ψi，i＝1，...，52}表示；
如图2所示，从三个不同的角度展示了空谱域中一个
Figure PCTCN2016104659-appb-000008
的三维Gabor滤波器。
步骤S2具体包括：
S21，将所述高光谱遥感图像与52个三维Gabor滤波器进行卷积操作；
S22，对卷积操作后的结果进行取幅值运算得到52个三维Gabor特征；
以R表示所述高光谱遥感图像，Mt表示生成的第t个三维Gabor特征，则：
取幅值运算表示为：
Figure PCTCN2016104659-appb-000009
52个三维Gabor特征用{Mt，t＝1，...，52}表示。图3展示了三个不同频率和方向的三维Gabor特征M8，M17，M21。
步骤S3利用Fisher判别准则进行三维Gabor特征选择，具体包括：
S31，将每个三维Gabor特征分成训练集和测试集；
以At表示第t个三维Gabor特征Mt中的训练集，Gt表示第t个三维Gabor特征Mt中的测试集，这里t∈{1，...，52}，由此可以得到52个三维Gabor特征所有的训练集{At，t＝1，...，52}和测试集{Gt，t＝1，...，52}。
S32，使用训练集{At，t＝1，...，52}分别计算每个三维Gabor特征的类内间距和类间间距。
以第t个三维Gabor特征为例进行说明。以
Figure PCTCN2016104659-appb-000010
表示第t个三维Gabor特征中第p类的类内间距，
Figure PCTCN2016104659-appb-000011
表示第t个三维Gabor特征中第p类的类间间 距，则有：
Figure PCTCN2016104659-appb-000012
Figure PCTCN2016104659-appb-000013
其中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000014
表示训练集At中第p类的训练集，更具体地讲，
Figure PCTCN2016104659-appb-000015
αi表示
Figure PCTCN2016104659-appb-000016
中的一个训练样本。np表示第p类的样本数量，p∈{1，...，P}，P为类的数量。mt和
Figure PCTCN2016104659-appb-000017
分别表示At和
Figure PCTCN2016104659-appb-000018
的均值向量
Figure PCTCN2016104659-appb-000019
S33，使用上一步计算出的类内间距和类间间距计算52个三维Gabor特征中各类的Fisher评分。
以矩阵
Figure PCTCN2016104659-appb-000020
来保存52个三维Gabor特征中各类的Fisher评分，
Figure PCTCN2016104659-appb-000021
表示第t个三维Gabor特征中第p类的Fisher评分，则：
Figure PCTCN2016104659-appb-000022
其中
Figure PCTCN2016104659-appb-000023
P是类数，具体地讲，
Figure PCTCN2016104659-appb-000024
是矩阵F的第t行第p列元素。
S34，从矩阵F每一列中选取Fisher评分较高的V个，并将它们的索引号保存至初步索引矩阵S中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000025
去除初步索引矩阵S中重复的索引，得到最终的索引，保存于索引矩阵I中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000026
索引矩阵I中无重复索引号，而且每一索引号均指向一特定的三维Gabor特征。由此可知，52个三维Gabor特征最终有K个被选择出来。
S4，使用上述步骤中选择出的Gabor特征通过多任务稀疏分类方法进行分类。具体步骤如下：
S41，将选择出的每个三维Gabor特征分成训练集和测试集；
以{AI(k)，k＝1，...，K}表示K个三维Gabor特征对应的训练集，{GI(k)，k＝1，...，K}表示对应的测试集；
S42，计算测试集中测试样本的三维Gabor特征在训练集上的稀疏编码系数；
设g表示测试集中的一个测试样本，它对应的K个三维Gabor特征表示为 {gI(k)，k＝1，...，K}，设测试样本的K个三维Gabor特征{gI(k)，k＝1，...，K}在训练集{Ak，k＝1，...，K}上的稀疏编码系数分别为
Figure PCTCN2016104659-appb-000027
则：
Figure PCTCN2016104659-appb-000028
其中，αk表示任意一个与
Figure PCTCN2016104659-appb-000029
维数相同的向量，η表示L1范数的系数。
S43，使用稀疏编码系数
Figure PCTCN2016104659-appb-000030
和训练集{AI(k)，k＝1，...，K}根据初步索引矩阵S分别重构{gI(k)，k＝1，...，K}得到K个重构误差并进行累加，将累加重构误差最小的类别作为测试样本g的类别；以
Figure PCTCN2016104659-appb-000031
表示对测试样本g预测的类别，则：
Figure PCTCN2016104659-appb-000032
其中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000033
表示选择出的第k个三维Gabor特征gk对应的稀疏编码系数
Figure PCTCN2016104659-appb-000034
中第p类对应的系数。由于最终的索引矩阵I是对初步索引矩阵S去重得到的，所以上式中的i∈{I(k)，k＝1，...，K}。图4展示了对测试样本g实施分类的详细过程。
本发明还提供了如图5所示的一种基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类系统，包括：
生成单元1，用于根据设定的频率和方向参数值生成若干三维Gabor滤波器；
计算单元2，用于将高光谱遥感图像与生成的所述若干三维Gabor滤波器进行卷积运算，得到若干三维Gabor特征；
选择单元3，用于从得到的所述若干三维Gabor特征中选择出对各类分类贡献度符合预设要求的若干三维Gabor特征；
分类单元4，用于使用选择出的三维Gabor特征通过多任务稀疏分类方法对高光谱遥感图像进行分类。
进一步地，生成单元1具体用于：
首先，设置频率和方向参数值，然后根据设定的参数值生成64个三维Gabor滤波器。
以ft表示频率，
Figure PCTCN2016104659-appb-000035
表示方向，则设置4个频率ft＝[0.5，0.25，0.125，0.0625]，设置16个方向
Figure PCTCN2016104659-appb-000036
然后，根据公式：
Figure PCTCN2016104659-appb-000037
生成64个三维Gabor滤波器；其中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000038
u，v，w对应三维空间中的三个坐标轴；
Figure PCTCN2016104659-appb-000039
是滤波器图像与ω轴的夹角，θ是滤波器图像与μ-ν平面的夹角；
Figure PCTCN2016104659-appb-000040
是
Figure PCTCN2016104659-appb-000041
的第k个取值，θj是θ的第j个取值；(x，y，λ)分别表示像素的x坐标、y坐标、光谱坐标；σ是高斯包络的宽度；
最后，去除64个三维Gabor滤波器中重复的8个滤波器，剩余的52个为最终的三维Gabor滤波器，用{Ψi，i＝1，...，52}表示；
计算单元2具体用于：
首先，将高光谱遥感图像与生成的52个三维Gabor滤波器进行卷积操作；
然后，对卷积操作后的结果进行取幅值运算得到52个三维Gabor特征；
以R表示所述高光谱遥感图像，Mt表示生成的第t个三维Gabor特征，则取幅值运算表示为：
Figure PCTCN2016104659-appb-000042
这里t∈{1，...，52}，由此可以得到52个三维Gabor特征，用{Mt，t＝1，...，52}表示。
选择单元3利用Fisher判别准则进行三维Gabor特征选择，具体步骤如下：
首先，将每个三维Gabor特征分成训练集和测试集；
以At表示第t个三维Gabor特征Mt中的训练集，Gt表示第t个三维Gabor特征Mt中的测试集。这里t∈{1，...，52}，由此可以得到52个三维Gabor特征所有的训练集{At，t＝1，...，52}和测试集{Gt，t＝1，...，52}。
然后，使用训练集{At，t＝1，...，52}分别计算每个三维Gabor特征的类内间距和类间间距；
以第t个三维Gabor特征为例进行说明：以
Figure PCTCN2016104659-appb-000043
表示第t个三维Gabor 特征中第p类的类内间距，
Figure PCTCN2016104659-appb-000044
表示第t个三维Gabor特征中第p类的类间间距，则有：
Figure PCTCN2016104659-appb-000045
Figure PCTCN2016104659-appb-000046
其中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000047
表示训练集At中第p类的训练集，更具体地讲，
Figure PCTCN2016104659-appb-000048
αi表示
Figure PCTCN2016104659-appb-000049
中的一个训练样本。np表示第p类的样本数量，p∈{1，...，P}，P为类的数量。mt和
Figure PCTCN2016104659-appb-000050
分别表示At和
Figure PCTCN2016104659-appb-000051
的均值向量
Figure PCTCN2016104659-appb-000052
最后，使用上一步计算出的类内间距和类间间距计算52个三维Gabor特征中各类的Fisher评分；
以矩阵
Figure PCTCN2016104659-appb-000053
来保存52个三维Gabor特征中各类的Fisher评分，
Figure PCTCN2016104659-appb-000054
表示第t个三维Gabor特征中第p类的Fisher评分，则：
Figure PCTCN2016104659-appb-000055
其中
Figure PCTCN2016104659-appb-000056
P是类数，实际上，
Figure PCTCN2016104659-appb-000057
是矩阵F的第t行第p列元素。
最后，从矩阵F每一列中选取Fisher评分较高的V个元素，并将所选择元素的索引号保存至初步索引矩阵S中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000058
去除初步索引矩阵S中重复的索引，得到最终选择的索引，保存于索引矩阵I中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000059
索引矩阵I中无重复索引号，而且每一索引号均指向一特定的三维Gabor特征。由此可知，52个三维Gabor特征最终有K个被选择出来。
分类单元4使用上述步骤中选择出的三维Gabor特征通过多任务稀疏分类方法进行分类，具体步骤如下：
首先，将选择出的每个三维Gabor特征分成训练集和测试集；
以{AI(k)，k＝1，...，K}表示K个三维Gabor特征对应的训练集，{GI(k)，k＝1，...，K}表示对应的测试集；
接着，计算测试集中测试样本的三维Gabor特征在训练集稀疏编码系数；
设g表示一个测试样本，它对应的K个三维Gabor特征表示为 {gI(k)，k＝1，...，K}，设测试样本的K个三维Gabor特征{gI(k)，k＝1，...，K}在训练集{Ak，k＝1，...，K}上的稀疏编码系数分别为
Figure PCTCN2016104659-appb-000060
则：
Figure PCTCN2016104659-appb-000061
其中，αk表示任意一个与
Figure PCTCN2016104659-appb-000062
维数相同的向量，η表示L1范数的系数；。
最后，使用稀疏编码系数
Figure PCTCN2016104659-appb-000063
和训练集{AI(k)，k＝1，...，K}根据初步索引矩阵S分别重构{gI(k)，k＝1，...，K}得到K个重构误差并进行累加，将累加重构误差最小的类别作为测试样本g的类别；以
Figure PCTCN2016104659-appb-000064
表示对测试样本g预测的类别，则：
Figure PCTCN2016104659-appb-000065
其中，
Figure PCTCN2016104659-appb-000066
表示选择出的第k个三维Gabor特征gk对应的稀疏编码系数
Figure PCTCN2016104659-appb-000067
中第p类对应的系数。由于最终索引矩阵I是对初步索引矩阵S去重得到的，所以上式中的i∈{I(k)，k＝1，...，K}。
相对于现有技术，本发明能够带来以下有益效果：
1、本发明针对颜色、形状、纹理特征性质差异大，不适合线性融合的缺点，采用适于融合的三维Gabor特征，使用的三维Gabor特征包含了信号丰富的局部变化信息，特征表达能力强；
2、本发明针对特征融合过程中产生了不利于分类信息的缺点，使用Fisher判别准则分别为每个类别选择更少更具表达能力的三维Gabor特征，不仅充分利用了特征间隐藏的高级语义，而且去除了冗余信息，降低了分类时间复杂度；
3、本发明针对融合协同表示重构误差的加权系数很难确定的缺点，通过Fisher判别准则选择出的三维Gabor特征均有较强的表征能力，不需要学习权重进行融合；
4、本发明针对协同表示方法在小样本上训练样本协方差矩阵不可逆的缺点，使用稀疏编码，不存在编码系数不稳定导致小样本分类精度降低的问题。
实验证明本发明可以获得比传统的多任务分类方法更高的分类精度。实验 采用三个真实的高光谱数据集。第一个数据集是由可见光/红外成像光谱仪传感器于1996年3月23日在佛罗里达州肯尼迪航天中心拍摄获得(Kennedy Space Center，KSC)。该数据集在原来的224个波段中，有48个波段被水吸收和信噪比低而被去除，剩余176个波段保留。每个波段图像尺寸为421x444。KSC数据集共有13类地物，包含5211个标记样本。第二个数据集是由ROSIS-03传感器在意大利帕维亚大学拍摄获得(Pavia University，PaviaU)。该数据集去除12个噪音波段后，剩余103个波段。每个波段尺寸为610x340，空间分辨率为1.3米/像素。数据集中共有42776个标记样本，共9类地物。第三个数据集是由美国国家科学基金会资助中心使用机载激光映射于2012年6月23日在休斯敦校园及周边地区拍摄获得(Houston University，Houston)。该数据集有144个波段，每个波段图像尺寸为349x1905，空间分辨率为2.5m/像素。数据集中共有15029个标记样本，共15类地物。
实验过程中，首先提取每个数据集的三维Gabor特征，然后从这些特征中选择出表达力更强的三维Gabor特征。将选择出的三维Gabor特征分为每类大小为3，5，10，15，20的训练集，其余为对应的测试集。为了证明本发明的有效性，将本发明的分类准确率与传统方法的准确率进行对比。实验结果表明，本发明的分类准确率远远高于传统的方法。以KSC数据集为例，MTJSRC-GS在每类3个训练样本时，分类准确率达到了92.48％，而传统的MTJCRC的分类准确率为83.70％，MTJSRC为89.34％。
具体的，在实际使用过程中：
步骤S1中滤波器类型可以调整，比如三维Log-Gabor滤波器，三维Gabor滤波器的频率，角度参数也可以调整；
步骤S3中三维Gabor特征选择方法可以使用其他方法替代，三维Gabor特征选择的个数也可以调整。
步骤S4中的分类方法SRC可以用其他的方法代替，比如CRC。
以上所述仅为本发明的较佳实例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明 的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

  1. 一种基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，所述高光谱遥感图像分类方法包括下述步骤：
    步骤A，根据设定的频率和方向参数值生成若干三维Gabor滤波器；
    步骤B，将高光谱遥感图像与生成的所述若干三维Gabor滤波器进行卷积运算，得到若干三维Gabor特征；
    步骤C，从得到的所述若干三维Gabor特征中选择出对各类分类贡献度符合预设要求的若干三维Gabor特征；
    步骤D，使用选择出的三维Gabor特征通过多任务稀疏分类方法对高光谱遥感图像进行分类。
  2. 如权利要求1所述的高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，步骤A具体包括：
    步骤A1，根据设定的频率和方向参数值生成64个三维Gabor滤波器；
    以ft表示频率，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100001
    表示方向，则设置频率ft＝[0.5，0.25，0.125，0.0625]，设置16个方向
    Figure PCTCN2016104659-appb-100002
    然后根据公式：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100003
    生成64个三维Gabor滤波器；其中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100004
    是滤波器与ω轴的夹角，θ是滤波器与μ-v平面的夹角；
    Figure PCTCN2016104659-appb-100005
    是
    Figure PCTCN2016104659-appb-100006
    的第k个取值，θj是θ的第j个取值；(x，y，λ)分别表示像素的x坐标、y坐标、光谱坐标；σ是高斯包络的宽度；
    步骤A2，去除64个三维Gabor滤波器中重复的8个三维Gabor滤波器，剩余的52个三维Gabor滤波器作为参与后续卷积运算的三维Gabor滤波器，用{Ψi，i＝1，...，52}表示。
  3. 如权利要求1所述的高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，生成的三 维Gabor滤波器个数为52个，用{Ψi，i＝1，...，52}表示；步骤B具体包括：
    步骤B1，将高光谱遥感图像与52个三维Gabor滤波器进行卷积操作；
    步骤B2，对卷积操作后的结果进行取幅值运算得到高光谱遥感图像的52个三维Gabor特征；
    以R表示所述高光谱遥感图像，Mt表示生成的第t个三维Gabor特征，则：取幅值运算表示为：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100007
    生成的52个三维Gabor特征表示为：{Mt，t＝1，...，52}，其中：(x，y，λ)分别表示像素的x坐标、y坐标、光谱坐标。
  4. 如权利要求1所述的高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，以R表示所述高光谱遥感图像，高光谱遥感图像R参与卷积运算得到的52个三维Gabor特征用{Mt，t＝1，...，52}表示，其中，Mt表示第t个三维Gabor特征；
    步骤C利用Fisher判别准则进行三维Gabor特征选择，具体包括：
    步骤C1，将每个三维Gabor特征分成训练集和测试集；
    以At表示第t个三维Gabor特征Mt中的训练集，Gt表示第t个三维Gabor特征Mt中的测试集，t∈{1，...，52}，由此得到52个三维Gabor特征所有的训练集{At，t＝1，...，52}和测试集{Gt，t＝1，...，52}；
    步骤C2，使用训练集{At，t＝1，...，52}分别计算每个三维Gabor特征的类内间距和类间间距；
    以
    Figure PCTCN2016104659-appb-100008
    表示第t个三维Gabor特征中第p类的类内间距，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100009
    表示第t个三维Gabor特征中第p类的类间间距，则有：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100010
    Figure PCTCN2016104659-appb-100011
    其中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100012
    表示训练集At中第p类的训练集，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100013
    αi表示
    Figure PCTCN2016104659-appb-100014
    中的一个训练样本；np表示第p类的样本数量，p∈{1，...，P}，P为类的数量；mt和
    Figure PCTCN2016104659-appb-100015
    分别表示At和
    Figure PCTCN2016104659-appb-100016
    的均值向量
    Figure PCTCN2016104659-appb-100017
    步骤C3，使用步骤C2计算出的类内间距和类间间距计算52个三维Gabor特征中各类的Fisher评分；
    以矩阵
    Figure PCTCN2016104659-appb-100018
    来保存52个三维Gabor特征中各类的Fisher评分，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100019
    表示第t个三维Gabor特征中第p类的Fisher评分，则：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100020
    其中
    Figure PCTCN2016104659-appb-100021
    P是类数，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100022
    是矩阵F的第t行第p列元素；
    步骤C4，从矩阵F的每一列中选取评分较高的V个元素，并将所选择元素的索引号保存至初步索引矩阵中，去除初步索引矩阵中重复的索引号，得到最终的索引矩阵，根据所述索引矩阵确定被选择的三维Gabor特征；
    以S表示所述初步索引矩阵，I表示最终的索引矩阵，从矩阵F每一列中选取Fisher评分较高的V个元素，并将选取的元素的索引号保存至初步索引矩阵S中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100023
    去除初步索引矩阵S中重复的索引，得到最终选择的索引，保存于索引矩阵I中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100024
    索引矩阵I中无重复索引号，而且每一索引号均指向一特定的三维Gabor特征。
  5. 如权利要求4所述的高光谱遥感图像分类方法，其特征在于，步骤C中选择出的三维Gabor特征为K个，它们的索引保存在索引矩阵I中；步骤D具体包括：
    步骤D1，将选择出的每个三维Gabor特征分成训练集和测试集；
    以{AI(k)，k＝1，...，K}表示K个三维Gabor特征对应的训练集，{GI(k)，k＝1，...，K}表示对应的测试集；
    步骤D2，计算测试样本的三维Gabor特征在训练集上的稀疏编码系数；
    设g表示测试集中的一个测试样本，它对应的K个三维Gabor特征表示为{gI(k)，k＝1，...，K}，设测试样本的K个三维Gabor特征{gI(k)，k＝1，...，K}在训练集{Ak，k＝1，...，K}上的稀疏编码系数分别为
    Figure PCTCN2016104659-appb-100025
    则：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100026
    其中，αk表示任意一个与
    Figure PCTCN2016104659-appb-100027
    维数相同的向量；η表示L1范数的系数；
    步骤D3，使用稀疏编码系数
    Figure PCTCN2016104659-appb-100028
    和训练集{AI(k)，k＝1，...，K}根据初步索引矩阵S分别重构{gI(k)，k＝1，...，K}得到K个重构误差并进行累加，将累加重构误差最小的类别作为测试样本g的类别；以
    Figure PCTCN2016104659-appb-100029
    表示对测试样本g预测的类别，则：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100030
    其中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100031
    表示选择出的第k个三维Gabor特征gk对应的稀疏编码系数
    Figure PCTCN2016104659-appb-100032
    中第p类对应的系数；索引矩阵I是对初步索引矩阵S去重得到，则i∈{I(k)，k＝1，...，K}。
  6. 一种基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类系统，其特征在于，所述高光谱遥感图像分类系统包括：
    生成单元，用于根据设定的频率和方向参数值生成若干三维Gabor滤波器；
    计算单元，用于将高光谱遥感图像与生成的所述若干三维Gabor滤波器进行卷积运算，得到若干三维Gabor特征；
    选择单元，用于从得到的所述若干三维Gabor特征中选择出对各类分类贡献度符合预设要求的若干三维Gabor特征；
    分类单元，用于使用选择出的三维Gabor特征通过多任务稀疏分类方法对高光谱遥感图像进行分类。
  7. 如权利要求6所述的高光谱遥感图像分类系统，其特征在于，生成单元具体用于：
    首先，设置频率和方向参数值，然后根据设定参数值生成64个三维Gabor滤波器；
    以ft表示频率，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100033
    表示方向，则设置频率ft＝[0.5，0.25，0.125，0.0625]，设置16个方向
    Figure PCTCN2016104659-appb-100034
    然后根据公式：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100035
    生成64个三维Gabor滤波器；其中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100036
    是滤波器与ω轴的夹角，θ是滤波器与μ-v平面的夹角；
    Figure PCTCN2016104659-appb-100037
    是
    Figure PCTCN2016104659-appb-100038
    的第k个取值，θj是θ的第j个取值；(x，y，λ)分别表示像素的x坐标、y坐标、光谱坐标；σ是高斯包络的宽度；
    最后，去除64个三维Gabor滤波器中重复的8个三维Gabor滤波器，剩余的52个三维Gabor滤波器作为参与后续卷积运算的三维Gabor滤波器，用{Ψi，i＝1，...，52}表示。
  8. 如权利要求6所述的高光谱遥感图像分类系统，其特征在于，所述三维Gabor滤波器个数为52个，用{Ψi，i＝1，...，52}表示；
    计算单元具体用于：
    首先，将高光谱遥感图像与生成的52个三维Gabor滤波器进行卷积操作；
    然后，对卷积操作后的结果进行取幅值运算得到高光谱遥感图像的52个三维Gabor特征；
    以R表示所述高光谱遥感图像，Mt表示生成的第t个三维Gabor特征，则：
    取幅值运算表示为：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100039
    生成的52个三维Gabor特征表示为：{Mt，t＝1，...，52}，其中：(x，y，λ)分别表示像素的x坐标、y坐标、光谱坐标。
  9. 如权利要求6所述的高光谱遥感图像分类系统，其特征在于，以R表示所述高光谱遥感图像，高光谱遥感图像R参与卷积运算得到的52个三维Gabor特征用{Mt，t＝1，...，52}表示，其中，Mt表示第t个三维Gabor特征；
    选择单元利用Fisher判别准则进行三维Gabor特征选择，具体步骤如下：
    首先，将每个三维Gabor特征分成训练集和测试集；
    以At表示第t个三维Gabor特征Mt中的训练集，Gt表示第t个三维Gabor特征Mt中的测试集，t∈{1，...，52}，由此得到52个三维Gabor特征所有的训练集{At，t＝1，...，52}和测试集{Gt，t＝1，...，52}；
    然后，使用训练集{At，t＝1，...，52}分别计算每个三维Gabor特征的类内间距和类间间距；
    以
    Figure PCTCN2016104659-appb-100040
    表示第t个三维Gabor特征中第p类的类内间距，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100041
    表示第t个三维Gabor特征中第p类的类间间距，则有：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100042
    Figure PCTCN2016104659-appb-100043
    其中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100044
    表示训练集At中第p类的训练集，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100045
    αi表示
    Figure PCTCN2016104659-appb-100046
    中的一个训练样本；np表示第p类的样本数量，p∈{1，...，P}，P为类的数量；mt和
    Figure PCTCN2016104659-appb-100047
    分别表示At和
    Figure PCTCN2016104659-appb-100048
    的均值向量
    Figure PCTCN2016104659-appb-100049
    接着，使用计算出的类内间距和类间间距计算52个三维Gabor特征中各类的Fisher评分；
    以矩阵
    Figure PCTCN2016104659-appb-100050
    来保存52个三维Gabor特征中各类的Fisher评分，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100051
    表示第t个三维Gabor特征中第p类的Fisher评分，则：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100052
    其中
    Figure PCTCN2016104659-appb-100053
    P是类数，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100054
    是矩阵F的第t行第p列元素；
    最后，从矩阵F的每一列中选取评分较高的V个元素，并将所选择元素的索引号保存至初步索引矩阵中，去除初步索引矩阵中重复的索引号，得到最终的索引矩阵，根据所述索引矩阵确定被选择的三维Gabor特征；
    以S表示所述初步索引矩阵，I表示最终的索引矩阵，从矩阵F每一列中选取Fisher评分较高的V个元素，并将选取的元素的索引号保存至初步索引矩阵S中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100055
    去除初步索引矩阵S中重复的索引，得到最终选择的索引，保存于索引矩阵I中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100056
    索引矩阵I中无重复索引号，而且每一索引号均指向一特定的三维Gabor特征。
  10. 如权利要求9所述的高光谱遥感图像分类系统，其特征在于，分类单 元具体用于：
    首先，将选择出的每个三维Gabor特征分成训练集和测试集；
    以{AI(k)，k＝1，...，K}表示K个三维Gabor特征对应的训练集，{GI(k)，k＝1，...，K}表示对应的测试集；
    接着，计算测试集中测试样本的三维Gabor特征在训练集稀疏编码系数；
    设g表示一个测试样本，它对应的K个三维Gabor特征表示为{gI(k)，k＝1，...，K}，设测试样本的K个三维Gabor特征{gI(k)，k＝1，...，K}在训练集{Ak，k＝1，...，K}上的稀疏编码系数分别为
    Figure PCTCN2016104659-appb-100057
    则：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100058
    其中，αk表示任意一个与
    Figure PCTCN2016104659-appb-100059
    维数相同的向量；η表示L1范数的系数；
    最后，使用稀疏编码系数
    Figure PCTCN2016104659-appb-100060
    和训练集{AI(k)，k＝1，...，K}根据初步索引矩阵S分别重构{gI(k)，k＝1，...，K}得到K个重构误差并进行累加，将累加重构误差最小的类别作为测试样本g的类别；以
    Figure PCTCN2016104659-appb-100061
    表示对测试样本g预测的类别，则：
    Figure PCTCN2016104659-appb-100062
    其中，
    Figure PCTCN2016104659-appb-100063
    表示选择出的第k个三维Gabor特征gk对应的稀疏编码系数
    Figure PCTCN2016104659-appb-100064
    中第p类对应的系数；索引矩阵I是对初步索引矩阵S去重得到，则i∈{I(k)，k＝1，...，K}。
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