高光谱图像

作品数：1943被引量：6610H指数：31
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一种小样本情境下的高光谱图像分类算法
《应用科技》2024年第3期135-140,共6页张裕 陈立伟 崔颖 
国家自然科学基金项目(61675051).
Gabor滤波器是一种常见的空间特征提取技术,在针对高光谱图像分类中已标记样本稀缺的问题上,该算法通过设置不同方向的多个3D-Gabor滤波器,生成大量多视图。在多视图数据基础上生成多个图连接实现标签传播,将多个图标签传播后的分类结...
关键词：小样本 高光谱图像分类 3D-Gabor滤波器 多视图 标签传播 超像素分割 半监督学习 主动学习 
多端元模式下高光谱图像解混的不确定性问题
《大连民族大学学报》2023年第3期255-260,共6页赵一凡 王立国 
国家自然科学基金项目(62071084)。
为了探究多端元解混造成解混结果不确定性的原因,并进一步在解混中克服与降低该不确定性,详细分析了在二分类解混中,解混不确定性的两种表现形式,丰度固定时像元位置的不确定性和像元位置固定时丰度的不确定性,探究解混端元与不确定性...
关键词：高光谱解混 多端元 不确定性 线性光谱混合模型 光谱加权 
基于Gabor滤波和级联GCN与CNN的高光谱图像分类
《应用科技》2023年第2期79-85,共7页王婷婷 陈立伟 崔颖 高山 
国家自然科学基金项目(61102105).
在高光谱图像分类中,原始的图卷积网络作用在数据量较大的数据集上时,会出现内存开销大、时间成本高的问题,而且单一的图卷积网络模型不能对高光谱图像进行充分的特征提取。为了在数据量较大时降低时间成本并充分提取特征以提高分类精度...
关键词：高光谱图像分类 GABOR 图卷积 卷积神经网络 K近邻 特征提取 级联融合 批处理 
基于三维降噪自编码器的高光谱变化检测算法
《实验技术与管理》2023年第2期7-13,共7页冯收 陈勇奇 樊元泽 宿南 闫奕名 赵春晖 
黑龙江省教育科学“十四五”规划2022年度重点课题(GJB1422105);哈尔滨工程大学教学改革项目(JG2021B0805,JG2021Y064);国家自然科学基金(62002083,61971153,62071136);中央高校基本业务费(3072021CFT0801,3072022QBZ0805,3072022CF0808)。
随着高光谱图像变化检测技术的可实用性越来越高,为提高变化检测算法对高光谱图像中空间信息的关注度,设计了一种基于三维降噪自编码器的高光谱变化检测算法。该算法在特征提取过程中,采用三维卷积层同时提取高光谱图像的空间和光谱信息...
关键词：高光谱图像 变化检测 自编码器 
联合改进LBP和超像素级决策的高光谱图像分类被引量：6
《信号处理》2023年第1期61-72,共12页王立国 石瑶 张震 
国家自然科学基金(62071084);国家民委领军人才项目。
高光谱图像在有标签样本数目较少的情况下进行分类时,除了利用光谱特征外,空间纹理特征也是必不可少的。本文提出了一种利用多尺度多方向局部二值模式(LBP)描述子获取纹理特征,并结合超像素级指导决策的支持向量机分类方法。首先,本文...
关键词：高光谱图像 局部二值模式 纹理特征 超像素分割 简单线性迭代聚类 
联合低秩张量分解与稀疏表示的高光谱异常目标检测算法被引量：2
《电光与控制》2023年第1期57-62,共6页成宝芝 张丽丽 赵春晖 
黑龙江省自然科学基金(LH2019F040);大庆师范学院科学研究基金(19ZR02)。
异常目标检测是当前高光谱图像处理中的一个研究热点。针对当前异常目标检测算法存在的问题,从解决高光谱图像中含有的背景、异常目标和噪声等相关量出发,利用高光谱图像的空间谱和光谱特性,提出了联合低秩张量分解和稀疏表示的新的高...
关键词：高光谱图像 异常目标检测 张量分解 稀疏表示 
基于图正则化低秩协同表示的高光谱异常检测被引量：1
《激光与光电子学进展》2022年第12期457-465,共9页吴琪 樊彦国 樊博文 禹定峰 
山东省重点研发计划(2019GHY112017)。
高光谱异常检测是检测出与周围背景像素的光谱具有明显差异的目标的过程。研究学者针对高光谱异常检测提出了多种算法,其中低秩协同表示检测器(LRCRD)不仅能够考虑所有像素之间的高光谱相关性,而且用低秩和l范数最小化约束字典的系数矩...
关键词：遥感 高光谱图像 异常探测 图拉普拉斯正则化 流形结构 低秩协同表示 
基于改进训练策略的高光谱图像分类被引量：1
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》2022年第2期154-161,170,共9页吴少乔 
将卷积神经网络应用在高光谱图像分类中,提出了一种基于训练集损失的训练策略.这种策略选取固定训练周期后半段训练集损失最小时的权重作为最终使用的权重,模型在固定周期下训练完毕,输出的模型为训练集损失最小时的模型.为了评估提出...
关键词：高光谱图像分类 卷积神经网络 早停策略 最小损失 识别精度 图像分类 
小样本下基于空谱特征增强的高光谱图像分类被引量：6
《哈尔滨工程大学学报》2022年第3期436-443,共8页陆瑶 王立国 石瑶 
国家自然科学基金项目(62071084).
针对小样本下基于深度学习的高光谱图像分类方法精度不高的问题,本文提出一种基于空谱特征增强残差网络的高光谱图像分类方法。该方法利用三维卷积核同时提取高光谱图像的空间和光谱特征。同时,在普通三维卷积神经网络结构前加入空间和...
关键词：遥感 高光谱 分类 小样本 深度学习 卷积神经网络 残差学习 特征提取 
双层视图筛选下多视图主动学习的高光谱图像分类被引量：1
《应用科技》2022年第1期27-32,38,共7页陈立伟 崔玉婕 房赫 佟志勇 
国家自然科学基金项目(61675051).
针对高光谱图像分类已标记样本稀缺的问题,研究如何高效利用多视图选取更高质量的未标记样本。首先采用不同方向、尺度的3D-Gabor滤波器产生兼具空间-光谱信息的数据立方体;然后进行双层视图筛选:第1层筛选最具充分性的多视图,接着针对...
关键词：高光谱图像分类 多视图学习 主动学习 3D-Gabor 视图筛选 充分性 多样性 采样策略 
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