[发明专利]基于双通道DCGAN和特征融合的多光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 201711144187.2 | 申请日： | 2017-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN107944483B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;屈嵘;汶茂宁;马文萍;杨淑媛;侯彪;刘芳;陈璞花;古晶;张丹;唐旭;马晶晶 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66;G06N3/04 |
| 代理公司： | 61205 陕西电子工业专利中心 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双通道深度卷积生成式对抗网DCGAN和特征融合的多光谱图像分类方法方法，其具体步骤是：输入多光谱图像；对每一幅多光谱图像的每个波段的图像归一化处理；获得多光谱图像矩阵；获取数据集；搭建双通道深度卷积生成式对抗网络DCGAN模型；训练双通道深度卷积生成式对抗网络DCGAN分类模型；对测试数据集进行分类。本发明引入了双通道生成式对抗网，结合特征融和，提取了多方向、多光谱的多种高层特征信息，增强了特征表征能力，提升了分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双通道 dcgan 特征 融合 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于双通道深度卷积生成式对抗网DCGAN和特征融合的多光谱图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)输入多光谱图像：/n输入由两个不同卫星拍摄成像的五个地区的多光谱图像，每个地区包含两个多光谱图像，第一幅多光谱图像包含10个波段的图像，第二幅多光谱图像包含9个波段的图像：/n(2)对每一幅多光谱图像的每个波段的图像归一化处理：/n(3)获得多光谱图像矩阵：/n(3a)将第一幅多光谱图像中不同波段图像归一化后的图像堆叠在一起，得到大小为W
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