發(fā)布時(shí)間：2020-04-20 06:47

【摘要】：Gabor小波變換具有優(yōu)異的頻域特征提取能力,對(duì)于高光譜圖像空譜合一的特殊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),3-D Gabor濾波可以同時(shí)提取高光譜圖像的空間維和光譜維特征,因此3-D Gabor變換近年來(lái)在高光譜圖像分類領(lǐng)域作為空譜特征提取方法被廣泛應(yīng)用。覆蓋多分辨率的多組Gabor參數(shù)設(shè)置下提取的Gabor幅值特征維數(shù)十分龐大,高維特征數(shù)據(jù)對(duì)分類算法與運(yùn)算資源需要提出了巨大的挑戰(zhàn)。以解決對(duì)高維Gabor幅值特征分類時(shí)運(yùn)算資源負(fù)荷溢出問題為出發(fā)點(diǎn),本文以協(xié)同表示分類理論為基礎(chǔ),提出了一種基于Gabor特征的增量局部重構(gòu)誤差最小二乘分類算法(3D-Gabor-IRLS),通過(guò)迭代更新的方式依次對(duì)單個(gè)濾波器濾波得到的幅值特征更新協(xié)同表示系數(shù)向量以及累積類別局部重構(gòu)誤差,最終依據(jù)遍歷所有Gabor濾波參數(shù)后的最小類別局部重構(gòu)誤差準(zhǔn)則進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)部分分析了不同百分比訓(xùn)練樣本訓(xùn)練分類器的分類效果,并通過(guò)與兩種使用經(jīng)過(guò)特征選擇和PCA降維后的Gabor特征進(jìn)行分類的方法對(duì)比,驗(yàn)證了3D-Gabor-IRLS的分類效果。將Gabor小波與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)自學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,本文還提出了基于3-D Gabor卷積的高光譜圖像分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(3D-GCNN),一方面探索多層自學(xué)習(xí)參數(shù)Gabor卷積提取抽象特征的表征能力,另一方面,通過(guò)3-D Gabor映射降低標(biāo)準(zhǔn)CNN的參數(shù)規(guī)模,以適應(yīng)高光譜圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練樣本稀少的特性。此外,針對(duì)3-D Gabor實(shí)虛部卷積提取得到的特征,提出對(duì)實(shí)虛部特征進(jìn)行聯(lián)合非線性映射的Gabor聯(lián)合激活函數(shù)作為3D-GCNN的卷積單元的激活函數(shù)。實(shí)驗(yàn)部分在兩個(gè)常用高光譜數(shù)據(jù)集上探索了不同訓(xùn)練樣本量、不同輸入像素塊大小和不同層數(shù)對(duì)3D-GCNN分類效果的影響,并與三種不同方法進(jìn)行對(duì)比,3D-GCNN在小樣本數(shù)據(jù)集上與其他基于CNN的方法相比表現(xiàn)尤為突出。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP751

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