基于多类生成对抗网络的高光谱图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多类生成对抗网络的高光谱图像分类方法，其步骤如下：(1)输入高光谱图像；(2)获取样本集；(3)产生训练样本与测试样本；(4)搭建多类生成对抗网络；(5)利用生成器生成样本；(6)用判别器对训练样本和生成的样本进行分类；(7)构建生成器和判别器的损失函数；(8)交替训练生成器与判别器；(9)对高光谱图像进行分类。本发明利用搭建的多类生成对抗网络，提取像元邻域的空间特征，同时生成样本来增加样本数量，增强了网络的特征提取能力，缓解了网络过拟合的问题，提高了高光谱图像分类的准确性。