基于自动确定卷积核大小卷积神经网络的高光谱图像分类

摘要

本发明提供了一种基于自动确定卷积核大小卷积神经网络的高光谱图像分类方法。首先，用K‑means算法对多组不同大小的图像块样本进行聚类处理；然后，设计一种新的针对不同尺寸且各类别数量呈非均匀分布样本聚类结果的评价指标，对不同尺寸样本聚类结果进行评价，根据评价结果确定自适应卷积核；最后，对自适应卷积核的卷积神经网络进行训练，并利用训练好的网络对高光谱图像进行分类。由于利用聚类处理和指标评价得到的自适应卷积核可以更加有效的表征数据信息，利用本发明方法可以得到更好的高光谱图像分类结果。