高光谱图像分类

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不均衡少标签样本下基于语义自动编码网络的高光谱图像分类
《红外技术》2025年第4期429-436,共8页孙宝刚 何国斌 
国家自然科学基金项目(31071319);2022年重庆教委研究项目(22SKGH493)。
为了提升不均衡少标签样本下高光谱图像分类性能,本文提出了一种改进的语义自动编码网络,该网络首先将高光谱的类别标签信息引入到语义自编码网络模型中,通过将不同数据集的原始数据及标签信息分别映射至同一特征空间以建立已知类别和...
关键词：高光谱图像 地物分类 深度学习 语义自动编码网络 语义关联 特征映射 
结合高效注意力机制的神经架构搜索高光谱图像分类
《液晶与显示》2025年第4期630-641,共12页陈海松 张康 吕浩然 王爱丽 吴海滨 
黑龙江省重点研发计划(No.JD2023SJ19);黑龙江省自然科学基金(No.LH2023F034);深圳职业大学校级科研项目(No.6025310007K)。
由于不同高光谱数据集在频带数、光谱范围和空间分辨率上存在显著差异,适用于不同高光谱数据集的最优网络结构也存在不同。此外,人工设计的深度学习网络需要调整大量的超参数,这无疑给设计一个适用于各种HSI数据集的通用分类模型带来了...
关键词：高光谱图像 图像分类 神经架构搜索 注意力机制 
联合多尺度残差卷积-视觉Transformer和GAN的高光谱图像分类
《河北工业大学学报》2025年第2期42-51,共10页宋子涛 赵全明 张冬梅 
教育部“春晖计划”合作科研项目(HZKY20220242);山西科技学院科研类专项基金资助项目(XKY024,XKY002)。
针对高光谱图像分类在有限训练样本条件下,基于卷积神经网络进行局部特征提取的生成式对抗网(Generative adversarial network,GAN)分类方法,存在难以捕获全局特征的缺陷性而导致分类精度受限的问题,提出一种联合多尺度残差卷积-视觉Tra...
关键词：高光谱图像分类 视觉Transformer 卷积神经网络 多尺度特征 CA注意力机制 
利用多级知识蒸馏进行高光谱图像分类的终身学习方法
《激光杂志》2025年第3期98-104,共7页姜紫惠 李照奎 王珂 
国家自然科学基金项目(No.62171295);辽宁省重点研发计划-应用基础研究项目(No.2023JH2/101300204)。
针对终身学习面临的灾难性遗忘问题,提出利用多级知识蒸馏进行高光谱图像分类的终身学习方法。首先,设计基于多模态对齐的特征提取器,充分利用高光谱图像的空谱信息和标签文本信息。此外,设计多级知识蒸馏策略,有效保留旧阶段的多模态...
关键词：高光谱图像分类 终身学习 多模态对齐 知识蒸馏 
基于卷积神经网络的高光谱图像分类
《江西科学》2025年第1期26-35,共10页李子轩 官云兰 王楠 周世健 
国家自然科学基金项目(42064001);自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室项目(MEMI-2023-15)。
近年来,以卷积神经网络为代表的深度学习模型因具有提取高级抽象特征能力而受到研究人员的关注,并在高光谱图像分类中得到广泛应用。针对几种常用的卷积神经网络模型进行对比,分析各模型的优缺点,以Pavia University、Salinas和WHU-Hi-H...
关键词：深度学习 高光谱图像分类 卷积神经网络 残差结构 
基于Log-Cosh张量回归的高光谱图像分类
《计算机应用文摘》2025年第1期101-104,共4页杨丽娟 刘思宏 
针对高光谱图像在向量特征对齐方法中可能导致的信息丢失问题,文章提出了Log-Cosh张量回归(LCTR)方法。该方法的核心思想是将Log-Cosh回归扩展到张量空间,从而实现更精准的高光谱图像分类。此外,文章采用了CP分解来降低模型复杂度,并加...
关键词：监督分类 张量分解 高光谱图像 图像分类 
基于改进的ISOMAP降维和改进的SAM高光谱图像分类
《理论数学》2025年第1期267-273,共7页黄浩杰 
随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得了快速进展。高光谱影像具有高维度和高相关性,导致“维度灾难”。而高光谱降维的手段主要分为波段选择和波段提取。流形学习作为一种波段提取方法,...
关键词：高光谱图像 波段提取 流形学习 图像分类 
自监督提取光谱序列和语义信息的胆管癌显微高光谱图像分类
《中国图象图形学报》2024年第12期3817-3832,共16页胡非易 张辉 袁小芳 刘嘉轩 陈煜嵘 
国家自然科学基金项目(92148204,62027810,61971071);湖南省科技创新领军人才项目(2022RC3063);湖南省杰出青年科学基金项目(2021JJ10025);湖南省重点研发计划(2021GK4011,2022GK2011)。
目的 病理切片的显微高光谱图像包含生物组织反射的光谱信息,为胆管癌组织细胞的分类诊断提供基础。目前病理高光谱图像分类算法的性能大多依赖于高质量标注数据集,然而数据标注过程耗时、费力。基于自监督的特征提取算法可以缓解数据...
关键词：癌症分类 高光谱图像 深度学习 自监督学习 图像增强 
基于自高斯与通道注意力的重塑卷积高光谱图像分类算法
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2024年第6期102-111,共10页谭云飞 李明 罗勇航 文贵豪 石超山 
国家自然科学基金项目(61877051,61170192)。
针对传统卷积受限固有的网络结构,缺乏建立远程依赖关系的能力和分类精度较差等问题,提出一种基于自高斯与通道注意力的重塑卷积高光谱图像分类算法(RC-LSGA)模型。RC-LSGA模型首先采用卷积层提取浅层空间信息的特征,再使用通道注意力...
关键词：高光谱图像分类 通道注意力 LSGA Transformer模块 重塑卷积 
基于局部谱图神经网络的高光谱遥感图像特征可分离性增强及地物分类方法
《遥感技术与应用》2024年第6期1452-1465,共14页蒲生亮 王济楠 
东华理工大学科研基金项目(DHBK2019192);自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金项目(MEMI-2021-2022-26);国家自然科学基金项目(42461054)。
采用图几何深度学习方法,具有建模长远程地物特征空间拓扑关系和刻画多地类边界的优势。现有研究多采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)实现高光谱数据快速降维处理,但是存在特征可分离性较差的问题,使得算法分类结果精...
关键词：高光谱图像分类 流形学习 图深度学习 图卷积网络 图注意力网络 
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