针对传统图嵌入方法仅采用单一图结构无法有效表征高维数据中复杂本征结构, 本文提出了一种半监督多图嵌入(SSMGE)方法, 并应用于高光谱影像特征提取。该方法首先利用标记样本的类内、类间近邻点来构建类内超图、类间超图、类内普通图、类间普通图, 然后通过无标记样本的近邻点和远离点构建无监督本征超图和惩罚超图, 并以多图协同方式来表征高维数据间的复杂几何关系, 实现鉴别特征提取。本文提出的SSMGE方法不仅能有效揭示数据点间超图和普通图的结构, 而且在低维嵌入空间中增强同类数据聚集性和非同类数据的远离性, 提取的鉴别特征可改善地物分类精度。在PaviaU和Urban高光谱数据集上进行了分类实验, 本文方法的总体分类精度分别可达到85.92%和79.74%。相比普通图嵌入和超图方法, 该算法明显提升了地物的分类性能。

鉴于传统高光谱影像分类大都采用监督学习方法, 且仅利用了光谱信息, 未考虑影像空间特征和流形结构。提出一种基于空-谱协同流形重构误差的高光谱影像分类方法, 该算法基于高光谱影像中地物分布的空间一致性, 利用少量标记的样本和大量的无标记空间近邻样本来进行半监督学习, 并利用测试样本在每一子流形上的重构误差来表征相似性, 实现鉴别分类。在Indian Pines和University of Pavia数据集上的实验结果表明, 本文方法的分类精度在各种条件下要优于其他分类算法, 其最高总体精度分别达到了95.67%和91.92%。该算法将高光谱遥感影像中的空间-光谱信息融入不同地物的子流形结构表征, 在训练样本数量较少时仍能得到好的分类效果, 有效提升了分类性能。

针对荧光微球图像分割存在粘连及有限标记样本分类困难等问题，提出了一种基于改进分水岭及半监督最小误差重构分类器(SSMREC)的荧光微球图像分割及分类方法。采用改进分水岭方法对荧光微球图像进行分割，有效分离粘连，得到独立的荧光微球对象；对微球对象的色调(H)、饱和度(S)、明度(V)即HSV颜色空间进行非均匀量化，去除冗余信息，提取鉴别特征；采用半监督误差重构分类器实现荧光微球分类。将本文方法与线性鉴别分析分类器(LDA)、随机森林分类(RFC)、稀疏表示分类器(SRC)、K近邻分类器(KNN)、支持向量机(SVM)分类方法进行比较。实验结果显示，针对每类样本随机选取2，4，6，8个有类别标记的样本时，本文方法的总体分类精度比其他算法高3.5%～14.3%，该算法在类别标记样本量较少的情况下，能够有效提高分类精度。