[发明专利]基于图卷积自编码器的高光谱影像非线性解混方法及系统有效
| 申请号： | 202110823203.0 | 申请日： | 2021-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN113628289B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 张洪艳;盛耘;张良培 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 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： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于图卷积自编码器的高光谱影像非线性解混方法及系统，包括根据高光谱影像计算图结构信息；构建深度分解网络，将高光谱影像及图结构信息输入，根据损失函数训练网络，直至训练收敛或达到最大训练轮数；所述深度分解网络的编码器基于图卷积层对输入的原始影像进行降维，得到原始影像的低维特征表达，解码器由编码器得到的低维特征表达重建出原始的输入影像，包括分为线性和非线性两个部分来重建原始影像；训练后提取网络中相应的隐层表达和权重分别作为丰度和端元信息，实现混合像元分解。本发明通过深度学习实现线性混合模型到非线性混合模型的映射，挖掘影像非局部空间信息，增强网络的空间感知能力，提高分解精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 编码器 光谱 影像 非线性 方法 系统 | ||
【主权项】：
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