基于双通道DCGAN和特征融合的多光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于双通道深度卷积生成式对抗网DCGAN和特征融合的多光谱图像分类方法方法，其具体步骤是：输入多光谱图像；对每一幅多光谱图像的每个波段的图像归一化处理；获得多光谱图像矩阵；获取数据集；搭建双通道深度卷积生成式对抗网络DCGAN模型；训练双通道深度卷积生成式对抗网络DCGAN分类模型；对测试数据集进行分类。本发明引入了双通道生成式对抗网，结合特征融和，提取了多方向、多光谱的多种高层特征信息，增强了特征表征能力，提升了分类效果。