桂林电子科技大学孙希延获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于多尺度熵率超像素的后验概率高光谱图像分类方法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：CN115170956B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210751710.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多尺度熵率超像素的后验概率高光谱图像分类方法是由孙希延;李雷;纪元法;付文涛;白杨;严素清;梁维彬;贾茜子设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多尺度熵率超像素的后验概率高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱遥感图像处理技术领域，具体涉及基于多尺度熵率超像素的后验概率高光谱图像分类方法，包括对高光谱图像数据进行预处理，得到处理图像，对高光谱图像进行初始分类，得到多个初始分类标签光谱信息，对预处理图像进行主成分分析，得到前三个主要成分，对三个主要成分进行图像处理，得到不同尺度下的超像素图像，对超像素图像进行融合处理，得到降维的高光谱图像，对多个初始分类标签和降维的高光图像进行域变换插值卷积滤波处理，得到重排列分类标签，对高光谱图像进行分类，再进行超像素分割操作、特征提取和修正，得到最后的分类标签，从而改善现有的光谱图像分类技术提取空间信息不足以及忽视超像素边缘信息的问题。
本发明授权基于多尺度熵率超像素的后验概率高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度熵率超像素的后验概率高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤； 对高光谱图像数据进预处理，得到处理图像； 对所述高光谱图像进行初始分类，得到包含光谱信息的多个初始分类标签； 对所述预处理图像进行主成分分析，得到前三个主要成分； 对所述前三个主要成分进行图像处理，得到不同尺度下的超像素图像，具体方式为： 为所述前三个主成分图像分别设置不同的超像素数目，得到设置数据； 基于所述设置数据进行熵率超像素分割，得到不同尺度下的超像素图像； 对所述超像素图像进行融合处理，得到降维的高光谱图像，具体方式为： 对所述超像素分割图像进行决策融合，得到空间信息； 基于所述空间信息进行主成分分析，形成降维高光谱图像； 对所述多个初始分类标签和所述降维的高光图像进行域变换插值卷积滤波处理，得到修正后的重排列分类标签。
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