[发明专利]一种基于多尺度空谱特征的病理高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202211587387.6 | 申请日： | 2022-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN115810150A | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 张辉;胡非易;陈煜嵘;尹阿婷;袁小芳;毛建旭;王耀南 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/52;G06V10/58;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/045 |
| 代理公司： | 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 | 代理人： | 莫晓齐 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度空谱特征的病理高光谱图像分类方法，获取病理切片高光谱图像以及对应的像素级标签，对高光谱图像进行预处理，得到高光谱补丁图像和对应的分类标签；搭建多尺度空谱特征分类网络并预设对应网络的损失函数；将预设的训练集输入至搭建好的多尺度空谱特征分类网络进行训练，根据预设的损失函数计算网络的损失值，并反向传播更新网络的网络参数，得到更新后的多尺度空谱特征分类网络；将高光谱补丁图像输入至更新后的多尺度空谱特征分类网络，结合分类标签，输出高光谱补丁图像的分类结果。该分类方法充分利用了空间邻域特征和高光谱特征，通过去除不相关的输入特征和添加正则化缓解使用小规模数据集时的过拟合问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 病理 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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