发明名称 |
基于三边滤波器和堆栈稀疏自动编码器的图像分类方法 |
摘要 |
本发明提供的是一种基于三边滤波器和堆栈稀疏自动编码器的图像分类方法。首先,使用三边滤波器获取平滑的图像,提取所述图像的像素的光谱‑空间特征的同时滤除退化图像的高斯、斑点和脉冲噪声;其次,使用改进的堆栈稀疏自动编码器进行高阶特征提取;最后,利用随机森林分类器进行有监督微调网络和分类。本发明将改进的堆栈稀疏自动编码器和随机森林分类器引入到高光谱数据分类中,作为一种深度学架构,改进的堆栈稀疏自动编码器可以逐层地提取光谱数据的抽象的和有用的深层次特征,从而提高光谱数据的分类性能。本发明不仅适用于对高光谱图像进行分类,同时也可以对其他图像进行分类。具有很强的可移植性,更易满足图像分类的需求。 |
申请公布号 |
CN106503734A |
申请公布日期 |
2017.03.15 |
申请号 |
CN201610899753.X |
申请日期 |
2016.10.14 |
申请人 |
哈尔滨工程大学 |
发明人 |
赵春晖;万晓青;闫奕名;赵艮平;黄湘松 |
分类号 |
G06K9/62(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06N3/00(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I |
主分类号 |
G06K9/62(2006.01)I |
代理机构 |
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代理人 |
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主权项 |
一种基于三边滤波器和堆栈稀疏自动编码器的图像分类方法,其特征是:首先,使用三边滤波器获取平滑的图像,提取所述图像的像素的光谱‑空间特征的同时滤除退化图像的高斯、斑点和脉冲噪声;其次,使用改进的堆栈稀疏自动编码器进行高阶特征提取;最后,利用随机森林分类器进行有监督微调网络和分类。 |
地址 |
150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室 |