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一种结合图结构与卷积神经网络的高光谱分类方法.pdf

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本发明涉及一种图结构与卷积神经相结合的高光谱图像分类方法。所述的卷积神经网络是可将三维分解为一维和二维卷积神经网络,超像素图网络是可用于后续的多尺度二维处理的超像素图网络;包括五大步骤:高光谱图像分割和光谱特征提取、基于图网络的多尺度特征提取、基于卷积神经网络的多尺度特征提取、特征融合和像素分类、损失函数和模型训练。与现有技术相比:本发明提供了一种新的多尺度融合网络及一种谱变换机制,可以提取基于多尺度超像素的图形特征和局部像素特征,利用一维提取图节点的谱特征;可抑制原始高光谱图像的噪声,提高图卷

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113920442 A (43)申请公布日 2022.01.11 (21)申请号 202111150852.5 G06V 10/764 (2022.01)

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