1.基于分类选优的双边滤波算法，其特征在于，包括如下步骤：①在待处理图像中选定中心像素s，在中心像素s周围按高斯滤波标准差δα选取窗口大小为(2δα+1)×(2δα+1)的第一模板Ns，计算第一模板Ns内任意像素t与中心像素s的像素值之差dist(Is‑It)，并取其均值Ys：其中，δα为正数；

②以均值Ys作为阈值对第一模板Ns内的任意像素t进行分类选优，选择dist(Is‑It)≤Ys的任意像素t生成第二模板N′s:③对第二模板N′s内对的像素进行双边滤波算法计算，得出中心像素s的处理像素值O′s：

其中，

ωs,t′表示像素t′的权重，s为第一模板Ns中心像素，t′表示第二模板N′s内的任意像素，Is表示中心像素s的像素值，It′表示t′的像素值，δγ表示高斯滤波模糊度，是s和t′的空间距离函数， 是s和t′的像素值之差函数；

④在待处理图像中选取下一像素作为新的中心像素，执行步骤①至③，得到该像素对应的处理像素值；

⑤重复步骤④，直至待处理图像中每个像素均作为中心像素，获取每个像素对应的处理像素值；

⑥将待处理图像中获得的所有处理像素值用于输出图像。

2.如权利要求1所述的基于分类选优的双边滤波算法，其特征在于：步骤①中，高斯滤波标准差δα为1，第一模板Ns窗口大小为3×3。

3.基于权利要求1或2所述的基于分类选优的双边滤波算法实现的高光谱图像空谱特d×n

征提取方法，其特征在于：将维数为d、像素总数为n的高光谱I＝(I1,I2,…In)∈R 输入包括步骤①～⑥的基于分类选优的双边滤波器，按高斯滤波标准差为δα和高斯滤波模糊度为d×n

δγ得到高光谱I的空谱特征O′＝(O′1,O′2，…O′n)∈R 。

4.如权利要求3所述的高光谱图像空谱特征提取方法，其特征在于：采用降维算法将维d×n

数为d、像素总数为n的高光谱I＝(I1，I2，…In)∈R 从d维降到k维后再输入包括步骤①～⑥的基于分类选优的双边滤波器，其中，d、k为正整数。

5.如权利要求4所述的高光谱图像空谱特征提取方法，其特征在于：所述降维算法采用主成分分析法。