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[发明专利]基于深度联合稀疏-协同表示的高光谱图像特征表示方法-CN202111492113.4有效
发明人：邢长达;汪美玲;段朝伟;丛玉华;王志胜;刘一柳 -专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度联合稀疏‑协同表示的高光谱图像特征表示方法，首先考虑到高光谱图像各像素包含非线性信息并且其频谱间存在冗余，以及同类像素样本之间也具有很强的相关性；其次，提出了深度联合稀疏‑协同表示的高光谱图像特征表示方法，能够同时表示出像素样本内的显著信息及样本之间的相关性信息，并能够提取出高光谱图像的深层非线性特性；最后，设计了一种交替迭代算法来对深度联合稀疏‑协同表示的高光谱图像特征表示方法进行求解，得到高光谱图像特征表示形式。本发明通过采用深度网络进行非线性映射，并结合稀疏表示和协同表示，充分考虑像素样本的冗余性和非线性以及样本间的相关性，从而提取出更加具备判别性的特征。
基于深度联合稀疏协同表示光谱图像特征方法

[发明专利]用于无人机高光谱图像超分辨率重建的辅助图像生成方法与系统-CN202111493634.1在审
发明人：邢长达;汪美玲;段朝伟;丛玉华;王志胜;刘一柳 -专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于无人机高光谱图像超分辨率重建的辅助图像生成方法与系统，首先考虑高光谱成像设备各频段通道的特性，建立光谱响应输出函数；其次，建立一种卷积神经网络的频段通道选择模型，将频段选择过程嵌入到神经网络中，在训练中自适应地选择最优频段通道；最后，将选择出的通道标记转化为控制信号，控制无人机载辅助受控可调节光谱成像仪，在最优的频段通道上输出对应的辅助图像。本发明将辅助图像的频段选择和具有场景目标特性的高光谱图像整合到同一个模型框架下，充分考虑辅助图像和高光谱图像之间的关系，在无人工干预的情况下，根据目标场景特性自适应地生成最有利于重建的辅助图像。
用于无人机光谱图像分辨率重建辅助生成方法系统

[发明专利]一种基于改进的VGG卷积神经网络模型的图像分类方法-CN202110734218.X在审
发明人： 刘一柳;王志胜;马瑞 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的VGG卷积神经网络模型的图像分类方法，包括：步骤1：建立注意力机制模块；步骤2：在VGG卷积神经网络模型中添加注意力机制，得到基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型；步骤3:采用预处理后的训练集对基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型进行训练，采用预处理后的测试集测试基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型的分类结果；当训练次数达到预设的最大迭代次数或者基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型收敛，则停止训练得到最后训练好的基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型；步骤4：采用训练好的基于注意力机制的VGG卷积神经网络模型对图像进行分类。本发明能够提高图像分类精度。
一种基于改进 vgg 卷积神经网络模型图像分类方法

[发明专利]一种基于注意力深度卷积神经分类网络的图像分类方法-CN202110710310.2在审
发明人： 刘一柳;王志胜;马瑞 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力深度卷积神经分类网络的图像分类方法，具体为：步骤1：建立通道注意力模型；步骤2：建立空间注意力模型；步骤3：将通道注意力模型的输出结果作为空间注意力模型的输入，从而将通道注意力模型和空间注意力模型结合成注意力模型；步骤4：根据步骤3中的注意力模型建立深度卷积神经分类网络；步骤5：对步骤4中的深度卷积神经分类网络进行训练，采用训练好的深度卷积神经分类网络对图像进行分类。本发明提高了特征的表达能，忽略了无用信息，从而提高了图像分类的精度。
一种基于注意力深度卷积神经分类网络图像方法