基于自适应特征融合残差网的多光谱图像分类方法

作者：焦李成; 李玲玲; 李阁; 冯捷; 张丹; 尚凡华; 刘园园; 张梦旋; 丁静怡; 杨淑媛; 侯彪; 屈嵘

来源：2018-06-22, 中国, CN201810650236.8.

本发明公开了一种基于自适应特征融合残差网的多光谱图像分类方法,主要解决现有技术中普适性不高以及不能充分利用多层次特征的问题。本发明的具体步骤如下：(1)输入多光谱图像；(2)对多光谱图像进行归一化处理；(3)选取训练样本和测试样本；(4)生成训练数据集；(5)搭建基础残差网；(6)搭建自适应特征融合网；(7)生成自适应特征融合残差网；(8)训练自适应特征融合残差网；(9)生成测试数据集；(10)对测试数据集进行分类。本发明能够自适应地融合多层次的特征,提取判别性更好、语义信息更丰富的特征,具有训练和测试过程简单、充分利用特征的优点。

• 单位
  西安电子科技大学