本发明公开了一种基于综合置信的高光谱图像半监督分类方法,包括:读入高光谱图像;计算图权重矩阵;8近邻连接稀疏化图权重矩阵;计算归一化图权重矩阵;获取初始训练集和候选集;设定协同训练迭代次数并开始训练过程;训练多项式逻辑回归分类器;使用多项式逻辑回归分类器得到候选集样本的预测标签;使用半监督图分类方法得到候选集样本的预测标签;选出两种预测标签一致的候选样本及对应的预测标签构成协定集,对应的置信系数构成综合置信集;筛选出综合置信系数高于99%的协定集样本及对应的预测标签,构成扩增集加入训练集;移除候选集中扩增集样本;判断训练是否达到设定次数,若未则继续迭代,若达到则停止,用半监督图分类高光谱图像。
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