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公开(公告)号:CN108764005B
公开(公告)日:2019-06-18
申请号:CN201810095942.0
申请日:2018-01-31
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域,公开了一种高光谱遥感图像地物空间波谱特征提取方法及系统,通过辅助分类器生成式对抗网络训练提取波谱特征;通过波段选择并从被选波段提取具有旋转不变的空间纹理特征;通过波谱特征和空间纹理特征的拼接形成地物空间波谱特征。同时公开一种采用上述地物空间波谱特征的、基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类系统。本发明验证了本发明公开的地物空间波谱特征提取技术不仅能更好的表征地物信息,还能以较少的标记数据集获得较高的分类准确率。
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公开(公告)号:CN108764005A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810095942.0
申请日:2018-01-31
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K2009/00644 , G06K2009/4657 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域,公开了一种高光谱遥感图像地物空间波谱特征提取方法及系统,通过辅助分类器生成式对抗网络训练提取波谱特征;通过波段选择并从被选波段提取具有旋转不变的空间纹理特征;通过波谱特征和空间纹理特征的拼接形成地物空间波谱特征。同时公开一种采用上述地物空间波谱特征的、基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类系统。本发明验证了本发明公开的地物空间波谱特征提取技术不仅能更好的表征地物信息,还能以较少的标记数据集获得较高的分类准确率。
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