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公开(公告)号：CN112818920B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110210462.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种双时相高光谱图像空谱联合变化检测方法，属于高光谱图像变化检测技术领域。本发明为了解决如何在小样本的情况下提高变化检测精度的问题。本发明将简化三维卷积自编码器中的编码器作为特征提取器，将待检测的双时相高光谱图像输入到特征提取器中得到双时相空谱联合特征图；将得到双时相空谱联合特征图前后叠加，得到叠加特征图，即空谱联合特征图；在叠加特征图之后连接一个2D卷积层，2D卷积层之后再连接两个全连接层，之后利用softmax分类器输出变化与非变化区域，即分类器对所有像素点分类得到最后的检测结果，检测结果中像素所处区域对应为变化区域或者为非变化区域，用二值图进行表示。主要用用于高光谱图像空谱联合变化检测。
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公开(公告)号：CN113033686A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110361621.2
申请日：2021-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于核引导可变卷积和双窗联合双边滤波器的高光谱图分类方法及系统，属于高光谱图像分类技术领域。为了解决现有的高光谱图像分类方法存在问题椒盐噪声和区域级错分问题，以及无法提取适当的空谱信息的问题。本发明首先利用多层核引导可变卷积层组成特征提取网络提取准确的空谱特征，并得到初始的分类概率图；然后进行再分类，经过第一个双窗联合双边滤波器和第二个双窗联合双边滤波器进行分类；对于初始的分类概率图中任一个像素点进行上述操作，输出的结果就是最终的分类概率图；对最终的分类概率图进行最大概率取值，得到最终的分类结果图。主要用于高光谱图的分类。
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公开(公告)号：CN113033686B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110361621.2
申请日：2021-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/58
Abstract: 基于核引导可变卷积和双窗联合双边滤波器的高光谱图分类方法及系统，属于高光谱图像分类技术领域。为了解决现有的高光谱图像分类方法存在问题椒盐噪声和区域级错分问题，以及无法提取适当的空谱信息的问题。本发明首先利用多层核引导可变卷积层组成特征提取网络提取准确的空谱特征，并得到初始的分类概率图；然后进行再分类，经过第一个双窗联合双边滤波器和第二个双窗联合双边滤波器进行分类；对于初始的分类概率图中任一个像素点进行上述操作，输出的结果就是最终的分类概率图；对最终的分类概率图进行最大概率取值，得到最终的分类结果图。主要用于高光谱图的分类。
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公开(公告)号：CN112818920A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110210462.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种双时相高光谱图像空谱联合变化检测方法，属于高光谱图像变化检测技术领域。本发明为了解决如何在小样本的情况下提高变化检测精度的问题。本发明将简化三维卷积自编码器中的编码器作为特征提取器，将待检测的双时相高光谱图像输入到特征提取器中得到双时相空谱联合特征图；将得到双时相空谱联合特征图前后叠加，得到叠加特征图，即空谱联合特征图；在叠加特征图之后连接一个2D卷积层，2D卷积层之后再连接两个全连接层，之后利用softmax分类器输出变化与非变化区域，即分类器对所有像素点分类得到最后的检测结果，检测结果中像素所处区域对应为变化区域或者为非变化区域，用二值图进行表示。主要用用于高光谱图像空谱联合变化检测。
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