一种空谱联合特征学习网络及多光谱变化检测方法

	一种空谱联合特征学习网络及多光谱变化检测方法
	卢孝强; 张无瑕; 李学龙
	2018-12-27
著作权人	中国科学院西安光学精密机械研究所
专利号	CN201811615977.9
国家	中国
文献子类	发明专利
产权排序	1
英文摘要	本发明公开了一种基于空谱联合特征学习网络及多光谱变化检测方法，实现步骤是：(1)将图像分为大小5*5图像块；(2)构建训练集和测试集；(3)提取空谱联合的高层语义特征；(4)将提取的空谱联合的高层语义特征输入空谱联合学习网络的判别层得到变化检测的结果；(5)统计实验结果，计算多光谱变化检测的精度。本发明与现有方法相比，空谱联合学习网络能够同时提取空间和频谱特征；并且进一步挖掘融合的空谱联合特征的隐含信息，提取融合的空谱联合特征的高层语义信息，可以增加判别性，提高了变化检测的精度。
公开日期	2019-05-21
申请日期	2018-12-27
语种	中文
状态	申请中
内容类型	专利
源URL	[http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/31651]
专题	西安光学精密机械研究所_光学影像学习与分析中心
作者单位	中国科学院西安光学精密机械研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	卢孝强,张无瑕,李学龙. 一种空谱联合特征学习网络及多光谱变化检测方法. CN201811615977.9. 2018-12-27.