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摘 要:本发明公开了一种基于图卷积网络嵌入表征的高光谱图像非监督分类方法,包括:对待高光谱图像依次进行EMP和光谱特征提取,得到空谱联合特征;对空谱联合特征进行超像素分割,获得待高光谱图像的超像素点;求解超像素点的解弹性网表示,将解弹性网表示的表示系数中非零分量所关联的超像素点作为当前点的近邻,构建超像素点的图模型;基于图模型进行图卷积网络嵌入表征学习,通过层次化的顶点汇聚操作获得低维特征;根据低维特征表示,利用K‑means算法实现高光谱图像的非监督分类,其可以实现对高光谱图像进行精准分类的目的。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011124146.9 | 专利名称: | 基于图卷积网络嵌入表征的高光谱图像非监督分类方法 |
申请日: | 2020-10-20 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 网络传输 卷积网络搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112329818B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |