[发明专利]一种基于深度高分辨率的高光谱图像分类方法在审
申请号: | 202110291562.6 | 申请日: | 2021-03-18 |
公开(公告)号: | CN113111919A | 公开(公告)日: | 2021-07-13 |
发明(设计)人: | 郑建炜;刘豪;刘宇;冯宇超;李鹏飞;吴杰;许金山 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人: | 王兵 |
地址: | 310014 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于深度高分辨率表示学习的高光谱图像分类方法,包括:获取待分类的高光谱图像;利用主成分分析法进行光谱降维;对光谱带中每个像素点取一个固定空间大小的立方体数据,通过一个高分辨率的卷积网络模块,并利用多分辨率网络和多尺度融合来提取特征;采用保持高分辨率表示的方法,从一个高分辨率网络开始,逐步增加高分辨率到低分辨率的子网络,并将多分辨率子网并行链接;采用重复的多尺度融合的方法,对每一个高到低分辨率的表示从其他平行表示反复的接受和融合信息来丰富高分辨率表示,得特征图输出;将特征图输入至全连接网络和Softmax得到预测分类结果。本发明通过一直保持高分辨率表示和重复的多尺度融合,实现了在低训练样本下对高光谱图像的准确分类。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 高分辨率 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】:
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