一種基于改良Ghost3D模塊和協(xié)方差池化的高光譜圖像分類方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202011036420.7 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN112149747A | 公開（公告）日 | 2020-12-29 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112149747A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-12-29 |
| 分類號(hào) | G06K9/62(2006.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 朱俊超;陳健;朱時(shí)俊 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 物產(chǎn)中大數(shù)字科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 杭州快知知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（特殊普通合伙） | 代理人 | 楊冬玲 |
| 地址 | 310006浙江省杭州市下城區(qū)環(huán)城西路56號(hào)402室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于改良Ghost3D模塊和協(xié)方差池化的高光譜圖像分類方法，包括根據(jù)主成分分析法，獲取高光譜遙感圖像中的光譜帶，所述光譜帶包括每個(gè)像素點(diǎn)中取固定空間大小的立方體數(shù)據(jù)；根據(jù)輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)并基于所述立方體數(shù)據(jù)，獲取第三特征圖，其中，所述輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)Ghost3D模塊堆疊；基于協(xié)方差池化方法，獲取所述第三特征圖中的二階信息，其中，所述二階信息記做第一特征向量；將所述第一特征向量發(fā)送至三層全連接網(wǎng)絡(luò)，獲得所述高光譜遙感圖像的分類數(shù)據(jù)。本發(fā)明結(jié)合了Ghost3D模塊堆疊形成的的輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)和協(xié)方差池化方法的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了在低訓(xùn)練樣本下對(duì)高光譜圖像的準(zhǔn)確分類。?? |
