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公开(公告)号:CN118674956A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410637979.7
申请日:2024-05-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06V10/80 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供了一种超像素双邻域对比图自编码器的构建方法和聚类方法,涉及图像处理技术领域,构建方法包括:获取高光谱图像,对所述高光谱图像进行预处理,得到多个超像素块;根据所述高光谱图像和所有所述超像素块,构建超像素特征图;基于预设邻域值,根据所述超像素特征图和所有所述超像素块构建第一超像素结构图和第二超像素结构图;将所述超像素特征图分别与所述第一超像素结构图和所述第二超像素结构图输入到图卷积编码器进行训练及调优,得到超像素双邻域对比图自编码器。本发明构建了能够捕捉领域特征且计算量低的超像素双邻域对比图自编码器,通过本发明能够学习大规模高光谱图像的鲁棒特征。
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公开(公告)号:CN118674956B
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202410637979.7
申请日:2024-05-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06V10/80 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供了一种超像素双邻域对比图自编码器的构建方法和聚类方法,涉及图像处理技术领域,构建方法包括:获取高光谱图像,对所述高光谱图像进行预处理,得到多个超像素块;根据所述高光谱图像和所有所述超像素块,构建超像素特征图;基于预设邻域值,根据所述超像素特征图和所有所述超像素块构建第一超像素结构图和第二超像素结构图;将所述超像素特征图分别与所述第一超像素结构图和所述第二超像素结构图输入到图卷积编码器进行训练及调优,得到超像素双邻域对比图自编码器。本发明构建了能够捕捉领域特征且计算量低的超像素双邻域对比图自编码器,通过本发明能够学习大规模高光谱图像的鲁棒特征。
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