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龙图腾网获悉中科技术物理苏州研究院申请的专利基于多尺度同质区的高光谱影像半监督分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115908939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211566882.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多尺度同质区的高光谱影像半监督分类方法及系统是由刘丽丽;杨春蕾;顾明剑;胡勇设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度同质区的高光谱影像半监督分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度同质区的高光谱影像半监督分类方法及系统，其中，所述方法包括：对待处理影像利用第一分割方法生成较大尺度的第一同质区、及利用第二分割方法生成较小尺度的第二同质区，所述第一同质区包括若干第一斑块，所述第二同质区包括若干第二斑块；对所述第一同质区和所述第二同质区的纯度进行评价以判断扩增训练样本的可行性；采用K近邻算法扩增所述第一同质区中有标记的第一斑块中距离初始训练样本最近的点作为训练样本；采用多数投票策略对所述第二斑块中有标记的第二斑块的标签进行投票扩增训练样本；分类完成后，依据总体分类精度、平均精度和Kappa系数评价分类结果的准确程度。本发明的半监督分类方法能够显著提高分类精度。

本发明授权基于多尺度同质区的高光谱影像半监督分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度同质区的高光谱影像半监督分类方法，其特征在于，包括： 对待处理影像利用第一分割方法生成较大尺度的第一同质区、及利用第二分割方法生成较小尺度的第二同质区，所述第一同质区包括若干第一斑块，所述第二同质区包括若干第二斑块； 其中，所述第一分割方法采用JSEG分割方法，所述第二分割方法采用SLIC分割方法；所述利用第二分割方法生成较小尺度的第二同质区具体包括：在全图中选择K个点作为聚类中心点，并将聚类中心移至邻域内的最小梯度距离所在位置；对图像中的所有像素都进行聚类分析，计算每个像素与所有聚类中心之间的距离，将到各个像素距离最小的聚类中心点归属于该聚类；重新计算该聚类中所有点的平均向量作为下次聚类的中心；重复上述过程直到收敛后输出超像素； 对所述第一同质区和所述第二同质区的纯度进行评价以判断扩增训练样本的可行性； 采用K近邻算法扩增所述第一同质区中有标记的第一斑块中距离初始训练样本最近的点作为训练样本； 采用多数投票策略对所述第二斑块中有标记的第二斑块的标签进行投票扩增训练样本，具体包括：当所述第二斑块内只有一个标记点时，将第二斑块内元素的标签众数作为该标记点的标签，并为第二斑块内的所有点赋予和标签众数相同的标签；当所述第二斑块内有多个同一类别的标记点时，以该类别标签作为第二斑块的标签，并将第二斑块内所有点赋予和该标记点相同的标签；当所述第二斑块内有不同类别的标记点时，对所有的标记点的标签进行投票，选取有标记点的标签众数作为第二斑块的标签，并同时保持有标记点的标签不变，将第二斑块内其他元素赋予和该第二斑块标签相同的标签； 分类完成后，依据总体分类精度、平均精度和系数评价分类结果的准确程度。

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