一种基于多尺度双视图图与双重同质性约束的高光谱图像抗噪分类方法

本发明公开了一种基于多尺度双视图图与双重同质性约束的高光谱图像抗噪分类方法，属于遥感高光谱图像处理及机器学习技术领域。该方法根据图像纹理自适应生成多尺度超像素集合，分别构建全局与局部视图图；利用双重同质性约束评估结构可靠性，并加权融合生成最终拓扑图；据此识别可疑噪声，结合局部安全检查机制更新标签，获得清洁标签集；最后利用其训练分类器完成像素级分类。本发明有效切断了噪声连接，在实现高精度标签清洗的同时，避免了边界剥蚀，保留了图像几何边界与微小地物细节。