【摘 要】
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为了减轻卷积神经网络模型对训练样本的依赖性和提高高光谱图像的分类性能,本文提出了一种融合Gabor滤波与3D/2D卷积的高光谱图像分类算法。首先,三维Gabor滤波器用于处理原始高光谱数据以生成空谱隧道信息;其次,利用三维卷积操作提取生成的空谱隧道信息的深层特征;然后,再利用二维卷积进一步提取图像的空间信息;最后,通过Softmax分类器完成高光谱图像分类。为验证模型性能,将提出的方法与CNN、2
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,西北师范大学物理与电子工程学院
【基金项目】
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甘肃省科技计划项目(18JR3RA097),甘肃省高等学校科研项目(2016A-004)资助项目。
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为了减轻卷积神经网络模型对训练样本的依赖性和提高高光谱图像的分类性能,本文提出了一种融合Gabor滤波与3D/2D卷积的高光谱图像分类算法。首先,三维Gabor滤波器用于处理原始高光谱数据以生成空谱隧道信息;其次,利用三维卷积操作提取生成的空谱隧道信息的深层特征;然后,再利用二维卷积进一步提取图像的空间信息;最后,通过Softmax分类器完成高光谱图像分类。为验证模型性能,将提出的方法与CNN、2D-CNN、3D-CNN-LR、SSRN算法在Indian Pines、Pavia University
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