基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类

来源 :光子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mmx1019
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对常规的高光谱图像分类算法不能很好地解决不同图像中的频谱偏移的问题,提出了一种基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类算法,首先在源域中使用密集卷积进行深度特征学习,然后应用域自适应技术转移到目标域。目前的域自适应高光谱图像分类框架中常用卷积神经网络进行特征学习,但是当深度增加时会出现因梯度消失而导致分类精度下降的情况,因此本文通过引入密集卷积进行深度特征学习,提高域自适应高光谱图像分类的精度。在Indiana高光谱数据集和Pavia高光谱数据集上验证所提算法的有效性,整体分类精度分别为61.06%
其他文献
一、前言我国幅员辽阔,边境线长2.1万多公里,有辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古、甘肃和新疆等9个省(自治区)与朝鲜、俄罗斯、蒙古、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦等15个国
基于IP视频通信的概念、基本原理,介绍了IP网络的基础和构成,并就IP网络视频应用所采取的各种压缩算法及标准,QoS保证技术,信令技术进行了讨论,最后介绍了无线IP视频通信的相
为提高融合图像的可视性,解决传统红外与可见光图像融合算法中存在的边缘特征缺失、细节模糊的问题,提出了一种潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用潜在低秩表示对源图像进行分解,得到源图像的低秩分量和显著分量。其次,利用卷积神经网络根据源图像的特征信息,得到权值图。再次,通过引导滤波算法对权值图进行边缘锐化,然后再将优化后的权值图分别与源图像的低秩分量和
在工业应用中,大多数情况下的复合结构介质仅有一面可以被检测,因此需要研究反射模式下检测介质内部参数的太赫兹无损检测方法.推导了反射模式下太赫兹波在三层结构介质中的
为有效分析固定倾斜安装的多排双面太阳能组件背面辐照度,通过视觉因子辐照度模型分析,将行间距为D的地面划分为n段,并区分阴影区和非阴影区,经过对地面接收散射辐照度的视觉
针对某石化公司脱硫塔放空气的硫化氢含量超标的问题,探讨了产生问题的根本原因,并给出了相应的解决方案。