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一种基于不同尺度卷积神经网络的高光谱图像分类方法

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本发明公开了一种基于不同尺度卷积神经网络的高光谱图像分类方法，所述方法包括以下步骤：选取高光谱原始数据的中心像素窗口内的像素作为待处理单元；采用顺时针、逆时针、行变化、列变换对待处理单元进行空间增强，获取增强后的像素块；构建不同尺度的双流卷积神经网络，基于网络分别处理两种不同尺度的增强后的像素块，再经过两次卷积池化操作，得到更高级的图像特征，送入一层全连接层，得到联合空间光谱特征；将联合空间光谱特征送入softmax层得到中心像素属于每一类的概率，依据概率最大准则，选择概率最大的类作为中心像素最终的分类结果。本发明联合高光谱图像的空间‑光谱信息，对高光谱图像进行分类。

著录项

公开/公告号CN110458212A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-15

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN201910690502.4
发明设计人雷建军;李鑫宇;韩梦芯;侯春萍;张宗千;贾亚龙;
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申请日2019-07-29
分类号
代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人李林娟
地址 300072天津市南开区卫津路92号
入库时间 2024-02-19 15:35:03

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190729

实质审查的生效
2019-11-15

公开

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