[发明专利]基于数据差异和多尺度特征的卷积神经网络影像分类方法有效
| 申请号： | 202010007511.1 | 申请日： | 2020-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN111191735B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 马文萍;沈建超;朱浩;武越;赵继樑 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 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数据差异和多尺度特征的卷积神经网络影像分类方法，对输入的多光谱数据预处理，并对数据进行融合，减少数据间的差异性；对数据进行归一化操作，并对归一化后的图像矩阵中每个像素用滑窗法进行区块，构成基于图像块的特征矩阵；选取训练数据集和测试数据集；构造基于双通道二阶相关性的多尺度特征融合的卷积神经网络的分类模型；用训练数据集对分类模型进行训练；利用训练好的分类模型对测试数据集分类。本发明引入的基于IHS图像锐化的数据差异减少和二阶相关性多尺度特征按通道逐位相加的特征融合，提高了分类精度，可用于多光谱图像融合分类的数据差异性降低和特征融合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 差异 尺度 特征 卷积 神经网络 影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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