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基于空谱信息特征引导融合网络的高光谱图像分类方法

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本发明公开了基于空谱信息特征引导融合网络的高光谱图像分类方法，涉及高光谱图像处理技术领域，该方法包括：对高光谱图像数据，随机划分为训练集和测试集；将训练集处理后分别通过空间特征提取模块和光谱‑空间特征提取模块得到空间特征图和光谱‑空间特征图；将两种特征图相继放入多引导块和自引导块进行引导；之后将两者通过双线性池化融合不同特征，最后将融合后的特征向量放入分类器中进行分类结果预测。本申请将二维的空间信息和三维的光谱‑空间信息利用多引导块和自引导块相结合的方式，获取到更加丰富的特征，再通过双线性融合操作融合不同特征提取器得到的特征，充分互补了不同维度的特征信息，显著提高了分类的性能。

著录项

公开/公告号CN113963207A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-21

原文格式PDF
申请/专利权人江南大学;
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申请/专利号CN202111228599.0
发明设计人刘建军;邵毅豪;吴喆;杨金龙;
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申请日2021-10-21
分类号G06V10/764(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32228 无锡华源专利商标事务所(普通合伙);
代理人过顾佳
地址 214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号
入库时间 2023-06-19 13:58:51

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