[发明专利]基于PCANet的空谱特征联合高光谱海冰图像分类方法在审
| 申请号： | 202110630831.7 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113361407A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 韩彦岭;史茜;杨树瑚;张云;洪中华;周汝雁 | 申请（专利权）人： | 上海海洋大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/45;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 201306 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于PCANet的空谱特征联合高光谱海冰图像分类方法，包括以下步骤：根据波段选择算法从原始波段样本中选择最优波段组合，完成光谱特征的提取；用主成分分析算法处理原始波段样本，取主成分，并结合灰度共生矩阵算法完成纹理特征的提取；根据Gabor算法，设置多方向、多尺度的Gabor滤波器组，基于光谱特征，计算主成分基于Gabor滤波器的结果，完成空间特征的提取；将光谱特征、纹理特征与空间特征融合后输入PCANet，输出混淆矩阵、整体分类精度与Kappa值。上述基于PCANet的空谱特征联合高光谱海冰图像分类方法，降低了波段以及特征间的冗余性，选择信息量大且相关性低的波段提取深度光谱特征，提高了训练效率，缩减了训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pcanet 特征 联合 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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