基于NSCT和SAE的高光谱图像分类方法
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基于NSCT和SAE的高光谱图像分类方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于NSCT和SAE的高光谱图像分类方法,其实现步骤为:(1)输入图像;(2)预处理;(3)进行非下采样轮廓波变换;(4)选取系数子带;(5)选取正方形邻域图像块;(6)提取像素的局部纹理特征;(7)获得三维图像矩阵;(8)选择训练样例;(9)构建栈式自编码器SAE;(10)进行非线性变换操作;(11)微调模型中的参数;(12)输出高光谱图像的分类结果。本发明可以充分地利用高光谱图像的局部纹理特征,具有很高的分类准确率,可用于地质勘探领域中的高光谱图像的分类,为地物图像的绘制提供参考。
本发明公开了一种基于NSCT和SAE的高光谱图像分类方法,其实现步骤为:(1)输入图像;(2)预处理;(3)进行非下采样轮廓波变换;(4)选取系数子带;(5)选取正方形邻域图像块;(6)提取像素的局部纹理特征;(7)获得三维图像矩阵;(8)选择训练样例;(9)构建栈式自编码器SAE;(10)进行非线性变换操作;(11)微调模型中的参数;(12)输出高光谱图像的分类结果。本发明可以充分地利用高光谱图像的局部纹理特征,具有很高的分类准确率,可用于地质勘探领域中的高光谱图像的分类,为地物图像的绘制提供参考。
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标签:探矿技术
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