基于空-谱融合网络的高光谱图像分类方法

欧阳宁; 朱婷; 林乐平

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基于空-谱融合网络的高光谱图像分类方法

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针对高光谱图像分类中提取的空-谱特征表达能力弱及维数较高的问题,提出一种基于空-谱融合网络(SSF-Net)的高光谱图像分类方法.首先,利用双通道卷积神经网络(Two-CNN)同时提取高光谱图像的光谱和空间特征;其次,使用多模态压缩双线性池化(MCB)将所提取的多模态特征向量的外积投射到低维空间,以此产生空-谱联合特征.该特征融合网络,既可以分析光谱特征和空间特征向量中元素之间的复杂关系,同时也避免对光谱和空间向量直接进行外积计算,造成维数过高、计算困难的问题.最终实验表明,与现有基于神经网络的分类方法相比,所提出的高光谱图像分类算法能够获得更高的像元分类精度,表明该网络所提取的空-谱联合向量对高光谱图像具有更强的特征表达能力.

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来源
《计算机应用》 |2018年第7期|1888-1892|共5页
作者
欧阳宁; 朱婷; 林乐平;
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作者单位

认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室(桂林电子科技大学);

广西桂林541004;

桂林电子科技大学信息与通信学院;

广西桂林541004;

桂林电子科技大学信息与通信学院;

广西桂林541004;

认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室(桂林电子科技大学);

广西桂林541004;

桂林电子科技大学信息与通信学院;

广西桂林541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像解释、判读;人工智能理论;
关键词
空-谱融合网络; 多模态压缩双线性池化; 特征融合; 外积; 高光谱图像分类;

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