[发明专利]一种基于双通道稀疏化网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202211124718.2 | 申请日： | 2022-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN115471677B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 杨静;孙杰;王一凡;阮小利;李少波;麻兴江 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/58;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 王宏松 |
| 地址： | 550000 *** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于双通道稀疏化网络的高光谱图像分类方法，包括以下步骤：S1，对高光谱图像数据进行降维处理；S2，采用通道注意力机制提取重要光谱与空间特征；S3，将所述重要光谱与空间特征输入光谱分支模块提取高光谱图像的光谱特征；S4，将所述重要光谱与空间特征和降维处理的高光谱图像数据输入空间分支模块提取高光谱图像空间特征；S5，将所述高光谱图像的光谱特征、所述高光谱图像空间特征与所述重要光谱与空间特征输入分类模块进行特征融合叠加得到输出结果。本发明能够通过设计的LCTCS网络在训练过程中去除大量冗余不必要的，对于高光谱图像(HIS)中丰富的光谱信息和空间信息的传递贡献较小的参数，从而达到节约计算资源的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双通道 稀疏 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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