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基于交叉分组空谱特征增强网络的高光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于交叉分组空谱特征增强网络的高光谱图像分类方法,包括:1)光谱特征交叉分组;2)多通道分组光谱特征提取;3)空间特征交叉分组;4)分组空间特征提取;5)光谱‑空间通道信息交互;6)高光谱图像像元分类。这种方法利用光谱‑空间特征信息,分别对光谱特征和空间特征进行交叉分组和特征提取操作,能有效减弱相邻光谱间相关性;采用通道自注意力和像素位置自注意力操作对交叉分组得到的特征进行增强,对空间特征和光谱特征进行信息交互及融合,将融合后特征用于分类,能够提高网络分类性能。

著录项

  • 公开/公告号CN112200090A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 桂林电子科技大学;

    申请/专利号CN202011084356.X

  • 发明设计人 林乐平;李祖锋;欧阳宁;莫建文;

    申请日2020-10-12

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G01N21/17(20060101);G01N21/31(20060101);

  • 代理机构45112 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司;

  • 代理人覃永峰

  • 地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

  • 入库时间 2023-06-19 09:30:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-01

    授权

    发明专利权授予

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