[发明专利]一种基于自适应空谱多尺度网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 201911336874.3 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111126256B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 杜博;王迪;张良培 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应空谱多尺度网络的高光谱图像分类方法，包括训练阶段和预测阶段。训练阶段包括图像预处理，样本的选取和网络训练。首先将高光谱图像进行降维处理。在样本选取阶段，从原始和降维高光谱图像上每类随机选取适当比例的带有标记的样本，然后使用设计好网络进行训练。在预测阶段，直接将整幅图像输入网络后得到最终的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 空谱多 尺度 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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