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| 基于多特征融合和混合卷积网络的高光谱图像分类 | |
| 引用本文： | 冯凡,王双亭,张津,王春阳.基于多特征融合和混合卷积网络的高光谱图像分类[J].激光与光电子学进展,2021,58(8):124-134. |
| 作者姓名： | 冯凡 王双亭 张津 王春阳 |
| 作者单位： | 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454000 |
| 基金项目： | 河南省自然基金项目;河南省重点研发与推广专项;河南省高校重点研发项目 |
| 摘 要： | 针对三维卷积网络在训练样本较少时对高光谱图像的分类精度不理想问题,提出了一种高效的基于多特征融合和混合卷积网络的分类模型.首先,对高光谱图像进行降维处理后用三维卷积层提取深层空谱联合特征.然后,引入残差连接并通过特征图连接和逐像素相加进行多特征融合,实现特征重用、增强信息传递.最后,用二维卷积层对提取的特征进行空间信息... |
| 关 键 词： | 图像处理 高光谱图像 多特征融合 残差连接 混合卷积网络 |
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