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摘 要:本发明提供一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法,具体包括以下步骤:对原始高光谱图像进行预处理,得到标准化后的空谱样本;构建残差子空间聚类网络,并将所述标准化后的空谱样本输入至所述残差子空间聚类网络,采用梯度下降法进行参数优化,得到非线性自表达系数矩阵C;使用所述非线性自表达系数矩阵C构造相似度矩阵A,并采用谱聚类算法将所述相似度矩阵A分割成k组,从而获得聚类后的k个簇;本发明的有益效果是:将线性的子空间聚类方法扩展至非线性的深度模型中,通过学习面向聚类的深度特征表示,有效解决了高光谱图像无监督分类精度低的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911299103.1 | 专利名称: | 一种基于残差子空间聚类网络的高光谱图像聚类方法 |
申请日: | 2019-12-17 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/762搜分类 网络传输 光谱图像 空间 高光谱搜索 |
公开/公告日: | 2024-02-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111144463B | 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) |
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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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日期 | 法律信息 | 备注 |