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高光谱影像特征的利用率对提高其分类精度具有重要意义。为充分利用影像的特征,提出了一种特征重标定网络的高光谱影像分类方法。该方法通过全局平均池化将特征图转换为具有全局信息的实数,利用全连接层与非线性层生成能够代表各通道相对重要性的权值,进而采取加权法完成初始特征的重标定。为验证该方法的有效性,选取PaviaU和KSC两组高光谱影像数据进行实验。结果表明,提出方法总体分类精度分别达到98.38%和95.61%,可为高光谱影像提供有效的类别判定特征,有助于提高影像分类精度并获取平滑的分类结果图。 相似文献
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对勘察设计方案的评审指标进行分解、量化,旨在探求一种比较科学的、综合的、公平的、公正的、方便操作的评标办法。 相似文献
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视频序列影像自动镶嵌是UAV视频影像处理应用中的基础环节和重要研究方向。针对序列影像镶嵌过程中,由于配准精度不高、误差累积所导致的拼接错位严重,镶嵌结果不理想的情况,从提高特征匹配的精度和准确度出发,提出了一种改进型的UAV视频序列影像自动镶嵌方法。通过对特征匹配结果的精细化处理,保证了影像配准的正确性,取得了较好的镶嵌结果。 相似文献