[发明专利]基于图中图卷积网络的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202111509923.6 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114022786A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 贾森;江树国;邓琳 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 李可 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于图中图卷积网络的高光谱图像分类方法，所述方法包括：获取目标光谱图像，将所述目标光谱图像分割成若干超像素块；确定若干所述超像素块分别对应的局部结构图和所述目标光谱图像对应的全局结构图；根据所述若干所述局部结构图和所述全局结构图，确定所述目标光谱图像对应的目标图像类别。本发明通过确定每一超像素块的局部结构图保留了超像素内极优的同质信息，并将其与目标光谱图像的全局结构图一起综合判定目标光谱图像的图像类别，提高了分类的准确性。解决了现有的基于图卷积的目标光谱图像分类方法在表征超像素时，采用超像素块内的均值或最大值统计变量，严重地忽略了超像素内极优的同质信息，导致分类结果不准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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