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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于光谱鉴别信息提取与分块级样本模拟的高光谱目标检测方法，方法包括：使用双线性混合模型丰度生成模拟目标样本；结合目标位置随机性与形状随机性，使用BMM对图像分块模拟目标光谱多样性，从而迫使模型学习目标与背景的光谱差异鉴别信息；建立基于编码和解码部分的光谱鉴别信息提取网络结构，通过编码器提取多尺度、多层次的特征，通过解码器将从编码器获得的特征解码成最终的目标检测图。本发明适用于基于先验的深度高光谱目标检测的光谱鉴别信息提取网络与分块级样本模拟，光谱鉴别信息提取网络可以获得目标检测的结果图，分块级样本模拟可以得到模拟目标样本与对应标签图像。
主权项：1.一种基于光谱鉴别信息提取与分块级样本模拟的高光谱目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过双线性混合模型生成模拟目标样本；输入已知的目标和背景光谱数据，计算不同丰度分数下的混合光谱，并调整优化丰度系数以生成真实的目标样本；步骤2，对输入的图像进行分块级样本模拟；将高光谱图像进行分块处理，通过滑动窗口技术生成多个重叠图像块；将生成的目标光谱嵌入这些图像块中，通过仿射变换选择不同位置和形状模拟现实中的目标分布，同时生成对应的标签图像，以标识目标位置；步骤3，设计并训练光谱鉴别信息提取网络；构建包含卷积层、池化层和全连接层的深度神经网络，从输入的图像块中提取光谱特征并进行检测；利用生成的样本和标签训练网络，选择损失函数和优化算法迭代更新网络参数，直至损失函数收敛；最终输出目标检测效果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于光谱鉴别信息提取与分块级样本模拟的高光谱目标检测方法
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