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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于分类奖励调节的高光谱图像波段选择方法，首先输入高光谱图像和高光谱图像对应的标签真值图，构建二值编码表示对波段进行随机采样；然后利用分类奖励调节网络对随机采样的波段和真值图中带标记的标签进行空谱特征提取，输出训练好的分类奖励调节网络；同时向强化学习网络里输入高光谱图像，选择出k个波段，k是规定的要选择的波段数量；最后将k个波段输入到训练好的分类奖励调节网络进行分类验证，评估波段子集的质量。本发明更好地选择一组具有代表性的波段，在不影响图像原始内容的前提下减少冗余信息。
主权项：1.基于分类奖励调节的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、输入高光谱图像和高光谱图像对应的标签真值图，构建二值编码表示对波段进行随机采样；步骤2、利用分类奖励调节网络对随机采样的波段和真值图中带标记的标签进行空谱特征提取，输出训练好的分类奖励调节网络；步骤3、同时向强化学习网络里输入高光谱图像，选择出k个波段，k是规定的要选择的波段数量；步骤4、将经过步骤3选出的k个波段输入到训练好的分类奖励调节网络进行分类验证，评估波段子集的质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于分类奖励调节的高光谱图像波段选择方法
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