本文關(guān)鍵詞：基于快速去噪和深度信念網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類方法

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【摘要】：為了改善傳統(tǒng)分類方法在高光譜遙感圖像去噪和特征提取方面的不足,提出了一種基于快速去噪和深度信念網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類方法。該方法利用圖像的二階偏導(dǎo)數(shù)和梯度共同控制擴(kuò)散速度,采用改進(jìn)的自適應(yīng)擴(kuò)散系數(shù)對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)散,并利用深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行地物分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的分類方法相比,該方法提高了高光譜圖像地物分類的精度。
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 去噪 高光譜 深度信念網(wǎng)絡(luò) 圖像分類
【分類號(hào)】：TN751.1
【正文快照】： 遙感技術(shù)[1]是一種利用安裝在衛(wèi)星等航空飛行器上的成像設(shè)備對(duì)地面物體進(jìn)行光譜信息收集的一門技術(shù)。在遙感技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天,通過衛(wèi)星上的遙感儀器,人們可以對(duì)地球表面諸如森林、草地、農(nóng)作物、動(dòng)物、土壤、水和礦物等資源實(shí)施監(jiān)控[2]。目前,主要使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN[3]、

【相似文獻(xiàn)】

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1 張兵;王向偉;鄭蘭芬;童慶禧;;高光譜圖像地物分類與識(shí)別研究[A];成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)論文集[C];2004年

2 高連如;張兵;孫旭;李山山;張文娟;;高光譜數(shù)據(jù)降維與分類技術(shù)研究[A];第八屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)暨交叉學(xué)科論壇文集[C];2010年

3 王成;何偉基;陳錢;;基于波段重組和小波變換的高光譜圖像嵌入式壓縮方法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學(xué)（激光）聯(lián)合學(xué)術(shù)‘13年會(huì)論文（摘要）集[C];2013年

4 孫蕾;羅建書;;基于分類預(yù)測(cè)的高光譜遙感圖像無損壓縮[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

5 楊勇;劉木華;鄒小蓮;苗蓬勃;趙珍珍;;基于高光譜圖像技術(shù)的獼猴桃硬度品質(zhì)檢測(cè)[A];走中國特色農(nóng)業(yè)機(jī)械化道路——中國農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會(huì)2008年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2008年

6 張曉紅;張立福;王晉年;童慶禧;;HJ-1A衛(wèi)星高光譜遙感圖像質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)[A];第八屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)暨交叉學(xué)科論壇文集[C];2010年

7 高東生;高連知;;基于獨(dú)立分量分析的高光譜圖像目標(biāo)盲探測(cè)方法研究[A];國家安全地球物理叢書（八）——遙感地球物理與國家安全[C];2012年

8 馮維一;陳錢;何偉基;;基于小波稀疏的高光譜目標(biāo)探測(cè)算法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學(xué)（激光）聯(lián)合學(xué)術(shù)‘13年會(huì)論文（摘要）集[C];2013年

9 彭妮娜;易維寧;方勇華;;基于核函數(shù)的高光譜圖像信息提取研究[A];光子科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化——長(zhǎng)三角光子科技創(chuàng)新論壇暨2006年安徽博士科技論壇論文集[C];2006年

10 蒲曉豐;雷武虎;黃濤;王迪;;基于穩(wěn)健背景子空間的高光譜圖像異常檢測(cè)[A];中國光學(xué)學(xué)會(huì)2010年光學(xué)大會(huì)論文集[C];2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 普晗曄;高光譜遙感圖像的解混理論和方法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 王亮亮;非線性流形結(jié)構(gòu)在高光譜圖像異常檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 賀智;改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法及其在高光譜圖像分類中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

4 魏然;基于成像機(jī)理分析的高光譜圖像信息恢復(fù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 葉珍;高光譜圖像特征提取與分類算法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年

6 馮婕;基于軟計(jì)算和互信息理論的遙感圖像地物分類[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 孫濤;快速多核學(xué)習(xí)分類研究及應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2015年

8 李昌國;基于譜間和校正相關(guān)性的高光譜圖像壓縮方法研究及GPU并行實(shí)現(xiàn)[D];成都理工大學(xué);2015年

9 徐速;基于壓縮感知的高光譜圖像稀疏解混方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

10 南一冰;星載推掃型高光譜運(yùn)動(dòng)成像誤差建模與高精度校正技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

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1 豐爍;高光譜圖像波段選取問題的改進(jìn)算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 趙偉彥;果蔬干燥過程中的品質(zhì)無損檢測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

3 馬亞楠;果蔬中內(nèi)部害蟲的高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

4 劉大洋;基于近紅外光譜和高光譜圖像技術(shù)無損識(shí)別獼猴桃膨大果[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

5 王坤;高光譜圖像異常目標(biāo)檢測(cè)及光譜成像在偽裝評(píng)估方面的應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2015年

6 王啟聰;高光譜圖像分類的GPU并行優(yōu)化研究[D];南京理工大學(xué);2015年

7 程凱;無先驗(yàn)信息的高光譜圖像小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];蘇州大學(xué);2015年

8 李秩期;基于高光譜及多信息融合的馬鈴薯外部缺陷無損檢測(cè)研究[D];寧夏大學(xué);2015年

9 王健;基于高光譜圖像的馬鈴薯形狀及重量分類識(shí)別建模研究[D];寧夏大學(xué);2015年

10 吳蓓芬;偏振高光譜圖像場(chǎng)景仿真及分類方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：517297