基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类

• 作者: 赵春晖 李彤 冯收
• 来源期刊: 光子学报
• 关键词: 高光谱图像 分类 密集卷积 域自适应 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理|Image Processing
• 页码范围: 148-158
• 页数: 11页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/gzxb20215003.0310001

摘要

针对常规的高光谱图像分类算法不能很好地解决不同图像中的频谱偏移的问题,提出了一种基于密集卷积和域自适应的高光谱图像分类算法,首先在源域中使用密集卷积进行深度特征学习,然后应用域自适应技术转移到目标域.目前的域自适应高光谱图像分类框架中常用卷积神经网络进行特征学习,但是当深度增加时会出现因梯度消失而导致分类精度下降的情况,因此本文通过引入密集卷积进行深度特征学习,提高域自适应高光谱图像分类的精度.在Indiana高光谱数据集和Pavia高光谱数据集上验证所提算法的有效性,整体分类精度分别为61.06％和89.63％,与其他域自适应高光谱图像分类方法对比,所提方法具有更好的分类精度.