发明专利已授权

一种基于深度高分辨率的高光谱图像分类方法

📄 申请号：CN202110291562.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-03-18

公开号

CN113111919B

公开日

2024-05-03

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V20_10 , G06V10_77 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

高光谱图像分类高光谱图像处理深度学习图像分类高光谱图像分类

应用场景

遥感图像分析, 农业监测, 环境监测, 地质勘探, 目标识别

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摘要

本发明公开了一种基于深度高分辨率表示学习的高光谱图像分类方法，包括：获取待分类的高光谱图像；利用主成分分析法进行光谱降维；对光谱带中每个像素点取一个固定空间大小的立方体数据，通过一个高分辨率的卷积网络模块，并利用多分辨率网络和多尺度融合来提取特征；采用保持高分辨率表示的方法,从一个高分辨率网络开始,逐步增加高分辨率到低分辨率的子网络,并将多分辨率子网并行链接；采用重复的多尺度融合的方法，对每一个高到低分辨率的表示从其他平行表示反复的接受和融合信息来丰富高分辨率表示,得特征图输出；将特征图输入至全连接网络和Softmax得到预测分类结果。本发明通过一直保持高分辨率表示和重复的多尺度融合，实现了在低训练样本下对高光谱图像的准确分类。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于障碍物分布的自适应无人车编队重构方法和装置

当前第 / 件

一种基于稠密PCANet的鲁棒图像识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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