摘要
本发明公开了一种基于光谱鉴别信息提取与分块级样本模拟的高光谱目标检测方法,方法包括:使用双线性混合模型丰度生成模拟目标样本;结合目标位置随机性与形状随机性,使用BMM对图像分块模拟目标光谱多样性,从而迫使模型学习目标与背景的光谱差异鉴别信息;建立基于编码和解码部分的光谱鉴别信息提取网络结构,通过编码器提取多尺度、多层次的特征,通过解码器将从编码器获得的特征解码成最终的目标检测图。本发明适用于基于先验的深度高光谱目标检测的光谱鉴别信息提取网络与分块级样本模拟,光谱鉴别信息提取网络可以获得目标检测的结果图,分块级样本模拟可以得到模拟目标样本与对应标签图像。
技术关键词
双线性混合模型
样本
分块
编码器
输出特征
非线性相互作用
立方体
解码器
滑动窗口技术
标签
更新网络参数
像素
图像块
深度神经网络
多层次
处理器
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
SVM算法
小麦生长发育
小麦生长环境
光照强度数据
数据采集模块
分量特征
调制信号识别
卷积特征
信号特征
小波变换处理