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高光谱图像的分类方法和装置2025

2024-06-01 07:58:59 发布于四川 3
  • 申请专利号:CN202410209563.5
  • 公开(公告)日:2025-11-04
  • 公开(公告)号:CN118097252A
  • 申请人:北京观微科技有限公司
摘要:本申请提供一种高光谱图像的分类方法和装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:将待分类的高光谱图像输入至光谱图像分类模型中的第一卷积模块,通过第一卷积模块对高光谱图像进行降维处理,将降维得到的浅层空间光谱特征分别输入至光谱图像分类模型中的空间特征混合模块和光谱特征混合模块中,通过空间特征混合模块提取浅层空间光谱特征的多尺度空间特征图,并通过光谱特征混合模块提取浅层空间光谱特征的多尺度光谱特征图;将多尺度空间特征图和多尺度光谱特征图的叠加结果输入光谱图像分类模型中的第二卷积模块中,通过第二卷积模块对叠加结果进行分类,得到高光谱图像的分类结果,这样可以提高分类结果的准确度。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118097252 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410209563.5 G06V 10/80 (2022.01) (22)申请日 2024.02.26 (71)申请人 北京观微科技有限公司 地址 100094 北京市海淀区唐家岭村南2幢 二层231 (72)发明人 谢永虎 苏芝娟 李梦薇 吴日红  (74)专利代理机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 张晓霞 (51)Int.Cl. G06V 10/764 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06V 10/44 (2022.01) G06V 10/58 (2022.01) 权利要求书3页 说明书12页 附图7页 (54)发明名称 高光谱图像的分类方法和装置 (57)摘要 本申请提供一种高光谱图像的分类方法和 装置,涉及图像处理技术领域。该方法包括:将待 分类的高光谱图像输入至光谱图像分类模型中 的第一卷积模块,通过第一卷积模块对高光谱图 像进行降维处理,将降维得到的浅层空间光谱特 征分别输入至光谱图像分类模型中的空间特征 混合模块和光谱特征混合模块中,通过空间特征 混合模块提取浅层空间光谱特征的多尺度空间 特征图,并通过光谱特征混合模块提取浅

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