[发明专利]一种高分辨率图像的分类方法及分类装置

权利要求书

1.一种高分辨率图像的分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：

将所述高分辨率图像分割为若干预设尺寸的子图像，且使得相邻的至少两个子图像之间存在重叠区域；

将每一所述子图像均输入卷积神经网络中，使得每一所述子图像对应生成多张子特征图；

将各所述子图像对应生成的所述多张子特征图按照预设的先后顺序放置，形成待分类特征图；

将所述待分类特征图通过神经网络中的全连接层进行分类，并输出分类结果；

其中，所述将所述高分辨率图像分割为若干预设尺寸的子图像之前，该分类方法还包括：

对所述高分辨率图像进行图像预处理，所述图像预处理包括：裁剪所述高分辨率图像的边缘，以及调整所述高分辨率图像的尺寸为预设尺寸；

其中，所述对所述高分辨率图像进行图像预处理之后，以及所述将所述高分辨率图像分割为若干预设尺寸的子图像之前，该分类方法还包括：

对所述高分辨率图像进行图像扩充处理，使得一张所述高分辨率图像形成多张高分辨率图像，并将每一张所述高分辨率图像分割为若干预设尺寸的子图像，且对于同一所述高分辨率图像形成的子图像，相邻的至少两个所述子图像之间存在重叠区域。

2.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述对所述高分辨率图像进行图像扩充处理，使得一张所述高分辨率图像形成多张高分辨率图像，包括：

调节所述高分辨率图像的色彩饱和度、亮度和对比度，使得一张所述高分辨率图像形成色彩饱和度、亮度、对比度至少之一不同的多张高分辨率图像；以及

对所述高分辨率图像进行不同角度的旋转，使得一张所述高分辨率图像形成多张高分辨率图像。

3.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述神经网络还包括与所述全连接层连接的分类层，所述将所述待分类特征图通过神经网络中的全连接层进行分类，包括：

将所述待分类特征图通过所述全连接层送入到所述分类层进行分类。

4.一种高分辨率图像的分类装置，其特征在于，所述分类装置包括：

图像划分单元，用于将所述高分辨率图像分割为若干预设尺寸的子图像，且使得相邻的至少两个子图像之间存在重叠区域，并将各所述子图像依次输出给特征提取单元；

特征提取单元，用于将每一所述子图像均输入卷积神经网络中，使得每一所述子图像对应生成多张子特征图，并将生成的子特征图输出给特征图生成单元；

特征图生成单元，用于将各所述子图像对应生成的所述多张子特征图按照预设的先后顺序放置，形成待分类特征图，以及将所述待分类特征图输出给分类单元；

分类单元，用于将所述待分类特征图通过神经网络中的全连接层进行分类，并输出分类结果；

其中，还包括图像预处理单元，用于在所述图像划分单元工作之前，对所述高分辨率图像进行图像预处理，所述图像预处理包括：裁剪所述高分辨率图像的边缘，以及调整所述高分辨率图像的尺寸为预设尺寸；

其中，还包括图像扩充单元，用于在所述图像预处理单元对所述高分辨率图像进行图像预处理之后，且在所述图像划分单元工作之前，对所述高分辨率图像进行图像扩充处理，使得一张所述高分辨率图像形成多张高分辨率图像，并将每一张所述高分辨率图像分割为若干预设尺寸的子图像，且对于同一所述高分辨率图像形成的子图像，相邻的至少两个所述子图像之间存在重叠区域。

5.根据权利要求4所述的分类装置，其特征在于，所述图像扩充单元具体用于，调节所述高分辨率图像的色彩饱和度、亮度和对比度，使得一张所述高分辨率图像形成色彩饱和度、亮度、对比度至少之一不同的多张高分辨率图像；以及对所述高分辨率图像进行不同角度的旋转，使得一张所述高分辨率图像形成多张高分辨率图像。

6.根据权利要求4所述的分类装置，其特征在于，所述神经网络还包括与所述全连接层连接的分类层，分类单元具体用于，将所述待分类特征图通过所述全连接层送入到所述分类层进行分类。