基于雙分支殘差網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類

摘要： 高光譜圖像分類是高光譜圖像理解及應(yīng)用的基礎(chǔ)操作，其準(zhǔn)確率是衡量算法性能的關(guān)鍵指標(biāo)。提出了一種新的雙分支結(jié)構(gòu)的殘差網(wǎng)絡(luò)（DSSRN），該網(wǎng)絡(luò)能夠提取高光譜圖像的魯棒特征，可用于高光譜圖像分類任務(wù)以提升分類準(zhǔn)確率。首先，采用拉普拉斯變換、主成分分析（PCA）及數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法對(duì)高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在增強(qiáng)圖像特征的同時(shí)去除冗余信息并增加樣本數(shù)量；然后，采用注意力機(jī)制及雙分支殘差網(wǎng)絡(luò)... （共9頁(yè)）