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摘要
本发明公开一种基于协作生成对抗网络和空谱联合的高光谱图像分类方法,其步骤如下：输入高光谱图像；获取样本集；产生训练样本与测试样本；搭建多尺度判别器；构建协作关系；搭建协作生成对抗网络；训练样本通过多尺度判别器产生初始值；生成器生成样本；多尺度判别器进行分类；构建生成器和多尺度判别器的损失函数；交替训练生成器与多尺度判别器；对高光谱图像进行分类。本发明利用搭建的协作生成对抗网络,提取像元的空谱联合特征,同时生成样本更加逼真,增加样本数量,缓解了网络过拟合、网络收敛速度慢的问题,提高了高光谱图像分类的准确性。
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