[发明专利]高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210643592.3 申请日: 2022-06-08
公开(公告)号: CN114926694A 公开(公告)日: 2022-08-19
发明(设计)人: 周浩;张明慧;袁国武;高赟;普园媛;李鹏;王先旺 申请(专利权)人: 云南大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 舒淼
地址: 650000 云*** 国省代码: 云南;53
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摘要:
搜索关键词: 光谱 图像 分类 方法 装置 电子设备 存储 介质
【说明书】:

本申请提供一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:根据初始高光谱图像获取多个大小相同的局部图像块,得到多个基准图像块;将各基准图像块输入预先训练得到的三维残差多层融合网络中进行空谱特征提取,得到由三维残差多层融合网络输出的多个二维特征图;将各二维特征图输入预先训练得到的特征分析网络中分析各二维特征图对应的各光谱波段间的光谱关联信息;基于各二维特征图对应的各光谱波段间的光谱关联信息进行分类处理,得到对应的高光谱图像分类结果。通过提取空谱特征并根据各光谱波段间的关联信息进行分类,可以充分挖掘高光谱图像各光谱波段间的相关性,明显提高空谱特征区别不明显时的地物的分类精度。

技术领域

本申请涉及图像分类领域,具体而言,涉及一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

高光谱成像技术是利用光谱分辨率很高的连续光谱通道不断从地球表面的物体或场景中提取信息的遥感成像技术,同时利用了光谱技术和成像技术,能够在可见光至近红外范围内获得许多连续的影像,每个影像数据都有几百个波段的光谱信息。高光谱图像分类在遥感应用中被广泛应用,可用于农业遥感、地图制图等领域进行地物目标识别。

现有的高光谱图像分类模型主要用于提取空间特征、光谱特征,单一的空间特征或者单一的光谱特征往往无法满足高分类进度的要求,且不能充分挖掘高光谱图像光谱波段之间的相关性,使得高光谱图像特征提取的不充分,导致在空谱特征区别不明显的地物分类准确率不高。

发明内容

本申请的目的在于,针对上述现有技术中的不足,提供一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质,提高高光谱图像分类的准确性。

为实现上述目的,本申请实施例采用的技术方案如下:

第一方面,本申请实施例提供了一种高光谱图像分类方法,所述方法包括:

根据初始高光谱图像,获取多个大小相同的局部图像块,得到多个基准图像块,各所述基准图像块包括多层特征图,各层特征图包括多个光谱波段;

将各所述基准图像块输入预先训练得到的三维残差多层融合网络中进行空谱特征提取,得到由所述三维残差多层融合网络输出的多个二维特征图,各所述二维特征图分别用于表征一个光谱波段的空谱联合特征,所述空谱联合特征用于表征所述光谱波段在空间以及光谱上的关联特征;

将各所述二维特征图输入预先训练得到的特征分析网络中分析各所述二维特征图对应的各光谱波段间的光谱关联信息;

基于各所述二维特征图对应的各光谱波段间的光谱关联信息进行分类处理,得到所述初始高光谱图像对应的高光谱图像分类结果。

可选的,所述将各所述基准图像块输入预先训练得到的三维残差多层融合网络中进行空谱特征提取,得到由所述三维残差多层融合网络输出的多个二维特征图,包括:

将各所述基准图像块输入预先训练得到的三维残差多层融合网络中,由所述三维残差多层融合网络中的多个特征卷积层提取空谱特征,并由所述三维残差多层融合网络中与各特征卷积层对应的各特征处理层对所述空谱特征进行处理,得到多个维度的二维特征向量,其中,所述三维残差多层融合网络中包括原始卷积层以及在所述原始卷积层之后的且依次排列的所述多个特征卷积层,所述原始卷积层根据所述基准图像块输出初始空谱特征图,各所述特征卷积层基于前一卷积层输出的空谱特征图进行卷积处理并向后一卷积层以及对应的特征处理层输出卷积处理后的空谱特征图;

由所述三维残差多层融合网络中与各特征处理层对应的全连接层对所述各二维特征向量进行特征融合,并由所述三维残差多层融合网络中的第二数据重构层将所有融合后的二维特征向量进行数据重构得到并输出所述多个二维特征图。

可选的,各所述特征处理层包括:池化层、降维层以及第一数据重构层;

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