公开(公告)号：CN116310502A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310076799.1

申请日：2023-01-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 何欣 ,  陈雨时 ,  李青云 ,  黄凌博 ,  王珺玮

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/58 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/082

Abstract: 本申请提出一种面向不确定性估计的高光谱图像分类方法，涉及高光谱图像分类技术领域，该方法包括：获取高光谱图像；构建自适应降维层，将高光谱图像输入自适应降维层提取光谱特征，得到降维后的高光谱图像；利用Gabor滤波器构建Gabor卷积层，使用贝叶斯深度学习刻画Gabor卷积层的参数分布，将降维后的高光谱图像输入到Gabor卷积层中提取高光谱图像的光谱‑空间联合特征；构建贝叶斯全连接层，使贝叶斯全连接层学习标准Dropout层的掩码分布，将光谱‑空间联合特征输入贝叶斯全连接层，通过贝叶斯全连接层进行分类，得到高光谱图像的分类结果。本申请提高了高光谱图像分类方法的分类精度，同时提供了高光谱分类结果的不确定性估计，可以反映对分类结果的可信程度。