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一种基于自适应空谱多尺度网络的高光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应空谱多尺度网络的高光谱图像分类方法,包括训练阶段和预测阶段。训练阶段包括图像预处理,样本的选取和网络训练。首先将高光谱图像进行降维处理。在样本选取阶段,从原始和降维高光谱图像上每类随机选取适当比例的带有标记的样本,然后使用设计好网络进行训练。在预测阶段,直接将整幅图像输入网络后得到最终的分类结果。

著录项

  • 公开/公告号CN111126256A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN201911336874.3

  • 发明设计人 杜博;王迪;张良培;

    申请日2019-12-23

  • 分类号

  • 代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人王琪

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-12-17 10:41:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20191223

    实质审查的生效

  • 2020-05-08

    公开

    公开

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