[发明专利]基于条件随机场和深度特征学习的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202110528225.4 | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113139515A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 吕欢欢;钱韫竹;张辉;胡杨;白爽;霍欣燃 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 125105 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于条件随机场和深度特征学习的高光谱图像分类方法，该方法首先对输入的高光谱数据集进行归一化处理，接着采用3D‑CNN神经网络获取高光谱影像光谱‑空间特征，然后应用3D‑CNN生成特征图，利用3D‑CNN的输出特征在框架中引入基于3D‑CNN的深度CRF，扩展基于3D‑CNN的深层CRF架构来计算CRF的一元势函数和二元势函数；再根据后验概率对特征图进行粗分类，采用平均场近似算法来计算最大后验边界推理的CRF分布；最后对粗分类的分类图基于反卷积神经网络进行改进分类。本发明可以处理整个光谱通道的光谱信息和空间信息，有效获取基于三维数据立方体区域之间的语义相关性，并利用反卷积神经网络来提高模型最终的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 条件 随机 深度 特征 学习 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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