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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明属于高光谱图像分类技术领域，特别涉及一种结合EMP特征和TNT模块的高光谱影像分类方法及装置，该方法首先利用扩展形态学剖面提取整个高光谱影像的EMP特征，并将生成的EMP立方体依次划分为若干个斑块；然后将每个斑块展开并进行线性变换，得到一个斑块嵌入和若干个像素嵌入；最后将斑块嵌入和像素嵌入分别加入到各自对应的位置编码中，将得到的向量一起输入到包含L个TNT模块的深度网络模型中进行分类。与支持向量机和其它的CNN深度学习模型相比，本发明能够获得更高的分类精度。
主权项：1.一种结合EMP特征和TNT模块的高光谱影像分类方法，其特征在于，包含以下步骤：利用扩展形态学剖面提取整个高光谱影像的EMP特征，并将生成的EMP立方体依次划分为若干个斑块；将每个斑块展开并进行线性变换，得到一个斑块嵌入和若干个像素嵌入；将斑块嵌入和像素嵌入分别加入到各自对应的位置编码中，将得到的向量一起输入到包含L个TNT模块的深度网络模型中进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 结合EMP特征和TNT模块的高光谱影像分类方法及装置
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