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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于深度光谱度量孪生网络的高光谱图像目标检测方法，包括：首先通过高斯白噪声调制进行目标光谱数据增强以构建目标背景训练数据。接下来，通过目标背景训练数据预训练所设计的一维生成对抗网络，得到训练收敛且用于构建光谱度量孪生网络的鉴别器结构。然后，使光谱度量孪生网络从目标背景训练数据与先验目标光谱所构成的正样本对和负样本对中学习光谱差异度量能力，并将目标检测转换为度量学习问题，以测量光谱与先验目标光谱的匹配程度，从而得到仅利用光谱信息进行目标检测的光谱检测结果。最后，结合高光谱图像的空间信息，采用引导图像滤波器对光谱检测结果滤波，得到最终的光空间信息联合的高光谱目标检测结果。
主权项：1.一种基于深度光谱度量孪生网络的高光谱目标检测方法，其特征在于包括：对待测高光谱图像中感兴趣目标的先验光谱进行高斯白噪声调制，对光谱数据进行增强得到目标样本，将未标记的像元光谱视为背景样本，从而构成目标背景训练数据；使用目标背景训练数据对所设计的一维生成对抗网络进行预训练，得到能提取一定有用信息快速适应目标检测任务的鉴别器，并将其用于构建光谱度量孪生网络；构建光谱度量孪生网络，使该网络在正样本对和负样本对中学习到更鲁棒的光谱差异特征，将目标检测转换为度量学习问题，以测量光谱与先验光谱的匹配程度；使用训练好的光谱度量孪生网络对待测高光谱图像进行检测，得到待测图像中每个像元光谱与先验目标光谱之间的相似度，从而得到仅利用光谱信息进行目标检测的光谱检测结果；结合高光谱图像的空间信息，采用引导图像滤波器对光谱检测结果进行滤波，得到最终光谱空间信息联合的高光谱目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 基于深度光谱度量孪生网络的高光谱目标检测方法
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