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基于双通道GAN的高光谱图像分类算法

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摘要

针对现有高光谱图像生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)分类算法中存在不能充分提取光谱特征和空谱联合特征而导致高光谱图像分类精度降低的问题,提出一种基于双通道GAN的高光谱图像分类算法。通过搭建改进的一维GAN分类框架和二维GAN分类框架来分别提取完整的光谱特征和空间特征,并将光谱特征和空间特征进行非线性融合形成更为全面的空谱联合特征送入到分类器中进行分类。通过对常用的高光谱图像数据集进行实验,结果表明本文算法得到了最好的分类精度,验证了本文算法的有效性和先进性。

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补充资料

DOI:10.3788/aos201939.1028002

作者单位:

    哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
    哈尔滨工程大学

引用该论文

毕晓君,周泽宇. 基于双通道GAN的高光谱图像分类算法[J].光学学报,2019,39(10):1028002.