公开(公告)号：CN110400276A

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201910671108.6

申请日：2019-08-28

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 黄冬梅 ,  张明华 ,  李永兰 ,  宋巍 ,  贺琪 ,  王建 ,  牛玉莹

IPC: G06T5/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/40

Abstract: 一种高光谱图像去噪方法，该方法根据高光谱图像数据中局部空间低秩先验、光谱低秩先验和全局光谱低秩先验，基于地物类别建立低秩矩阵恢复模型；根据不同的地物类别对高光谱图像分块；在高光谱图像局部分块内去除噪声；对整个高光谱图像空间数据和光谱数据内再一次去除噪声。

公开(公告)号：CN110400276B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN201910671108.6

申请日：2019-08-28

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 黄冬梅 ,  张明华 ,  李永兰 ,  宋巍 ,  贺琪 ,  王建 ,  牛玉莹

IPC: G06T5/00 ,  G06V20/13 ,  G06V10/30

Abstract: 一种高光谱图像去噪方法，该方法根据高光谱图像数据中局部空间低秩先验、光谱低秩先验和全局光谱低秩先验，基于地物类别建立低秩矩阵恢复模型；根据不同的地物类别对高光谱图像分块；在高光谱图像局部分块内去除噪声；对整个高光谱图像空间数据和光谱数据内再一次去除噪声。

公开(公告)号：CN112348097A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202011261395.2

申请日：2020-11-12

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 张明华 ,  牛玉莹 ,  宋巍 ,  黄冬梅 ,  梅海彬

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像分类方法，其包括以下步骤：(S1)采用三维Gabor滤波器对高光谱图像进行滤波，得到纹理特征；(S2)将纹理特征输入到三维卷积神经网络中，根据纹理特征进行分类；在步骤(S2)中将所述三维卷积神经网络与残差学习框架相结合，得到分类结果。本方法可保留高光谱影像原始数据格式，可以更好地利用数据中的空间特征、光谱特征；在提取图像纹理特征的同时也保留了图像的空间‑光谱特征，从而提高了分类精度。