三維Gabor和多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類

摘要： 為了減輕高光譜影像分類網(wǎng)絡(luò)模型對訓(xùn)練樣本的依賴性并解決網(wǎng)絡(luò)層數(shù)加深產(chǎn)生的性能退化問題，文章研究了三維Gabor濾波和多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類方法。利用三維Gabor濾波器提取出有助于分類的光譜-紋理特征，引入擴(kuò)張卷積和殘差學(xué)習(xí)構(gòu)建多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行深層次特征提取，實現(xiàn)不同尺度下局部和全局特征融合和分類。在兩幅高光譜影像上對該方法和其他方法進(jìn)行實驗比較。結(jié)果表明，該方法...