基于高光谱图像像素块机器学习的籽棉地膜识别分类方法.pdf

基于超像素与机器学习的极化SAR图像地物分类：方法创新与应用拓展.docx 基于超像素与机器学习的极化SAR图像地物分类：方法创新与应用拓展一、引言 1.1研究背景随着遥感技术的飞速发展，极化合成孔径雷达（PolarimetricSyntheticApertureRadar，简称极化SAR或PolSAR）作为一种先进的主动式微波成像技术，能够全天时、全天候地获取地球表面的信息，在遥感领域中发挥着越来越重要的作用。极化SAR通过发射和接收不同极化状态的电磁波，获取目标丰富的极化信息，能够更完整地反映目标的散射特征，这使得极化SAR图像在各种地物分类应用中展现出独特的优势，成为当前遥感领域的研究热点之一。在城市规划领域，极化SAR图像的地物

2025-03-26 约3.27万字 24页立即下载

基于深度学习的高光谱图像分类方法.pdf Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1), 31-39 Published Online February 2017 in Hans. /journal/airr /10.12677/airr.2017.61005 A Classification Method for Hyperspectral Imagery Based on Deep Learning 1 1

2017-05-24 约1.98万字 10页立即下载

基于显微高光谱的医学图像的分类与识别方法研究.pdf 摘要传统的医学图像一般都是彩色图像，虽然可以得到病变处的影像，但是所能反应的信息过于单一。另外，利用传统医学图像进行病理分析、分类诊断时，很大程度上取决于医师的个人判断和经验，具有很强的主观性。所以，在医学图像诊断上，亟需一种辅助医师进行分类与识别的方法。而高光谱图像除了能反映图像本身的空间信息之外，还提供了整幅图像的光谱信息，相比于传统的医学图像，它可以为医疗工作提供更加丰富的信息，有助于病理分析。因此，本文将显微高光谱成像技术与医学图像 分类识别技术相结合，对血细胞的分类识别方法

2024-11-23 约8.34万字 62页立即下载

一种基于超像素分割的高光谱遥感图像子图重构方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463173 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210014977.3 G06V 10/764 (2022.01) (22)申请日 2022.01

2023-05-06 约1.22万字 10页立即下载

基于机器学习的高光谱图像异常检测方法研究.pdf 基于机器学习的高光谱图像异常检测方法研究摘要 高光谱图像（HyperspectralImage,HSI）拥有数百个连续且狭窄的波段，具备丰富的空间和光谱信息。相较于其他遥感图像，高光谱图像在遥感图像处理领域具有独特优势，因为其具有较高的光谱分辨率，能够提供更为详细和精确的地物信息。高光谱 异常检测（HyperspectralAnomalyDetection）是高光谱图像处理的主要技术之一，旨在根据光谱特征识别出场景中与大多数像元光谱差异较大的像元。该技术无需任何先验光谱信息，更符合实际应用需求，已被广泛应用于军事侦察、农业监测、环境保护等领域。然而，受到先验信息缺失、光谱变异、异常

2025-05-14 约26.93万字页立即下载

《基于深度学习的籽棉地膜分拣系统研究》.docx 《基于深度学习的籽棉地膜分拣系统研究》一、引言随着农业生产的快速发展，籽棉地膜分拣工作在农业生产中显得尤为重要。传统的分拣方法主要依赖于人工，不仅效率低下，而且容易出错。因此，研究一种高效、准确的籽棉地膜分拣系统显得尤为重要。近年来，深度学习技术在图像识别、物体检测等领域取得了显著的成果，为籽棉地膜分拣系统的研发提供了新的思路。本文旨在研究基于深度学习的籽棉地膜分拣系统，以提高分拣效率和准确性。二、系统概述基于深度学习的籽棉地膜分拣系统主要包括图像采集、图像处理、深度学习模型训练和分拣执行四个部分。系统通过高清摄像头采集籽棉地膜的图像，经过图像处理后，利用深度学习模型进行识别和分类，最

2025-01-05 约7.99千字 16页立即下载

一种基于机器学习的图像识别方法和系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361654 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110782676.0 (22)申请日 2021.07.12 (71)申请人广州天鹏计算机科技有限公司

2023-06-18 约1.51万字 12页立即下载

基于机器学习的医学图像分类方法论文.docx 基于机器学习的医学图像分类方法论文摘要：随着医疗技术的不断发展，医学图像在疾病诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。机器学习作为一种强大的数据分析工具，在医学图像分类领域展现出巨大的潜力。本文旨在探讨基于机器学习的医学图像分类方法，分析其优势、挑战和应用前景，为医学图像分类研究提供参考。关键词：机器学习；医学图像；分类方法；深度学习；图像识别 一、引言（一）机器学习在医学图像分类中的应用背景 1.内容一：医学图像的重要性 1.1医学图像是临床诊断的重要依据，包括X光片、CT、MRI、超声等。 1.2医学图像能够直观地反映疾病特征，有助于医生做出准确的诊断。 1.3医学图像在疾病治

2025-04-13 约5.6千字 11页立即下载

一种基于深度学习的眼底图像识别分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112966759 B (45)授权公告日 2022.05.10 (21)申请号 202110274127.2 (56)对比文件 (22)申请日 2021.03.15

2023-06-10 约9.59千字 10页立即下载

基于归纳表示学习网络的光谱和空间图高光谱图像分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801028 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110182141.X (22)申请日 2021.02.09 (71)申请人北京工业大学地址

2023-06-03 约1.34万字 18页立即下载

基于Transformer的高光谱图像分类方法研究.pdf 摘要 高光谱图像具有光谱分辨率高和图谱合一的特点，包含丰富的光谱信息与空间信息，在精准农业、地质勘测和环境监测等多个领域都有广泛的应用。高光谱图像的分类结果将直接影响后续应用的效果，因此高光谱图像分类成为高光谱遥感中最重要的应用之一。随着深度学习在高光谱图像分类领域的广泛应用，凭借深度学习强大的特征表示能力，高光谱图像分类方法的分类性能有了显著的提升。但是目前的高光谱图像分类方法 存在以下几个问题导致模型的分类性能无法持续提升。（1）高光谱图像的训练样本数量较少，导致分类模型的泛化

2024-12-27 约9.28万字 64页立即下载

基于超像素的多图像加密方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114884643 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202111330067.8 (22)申请日 2021.11.11 (71)申请人中国矿业大学地址 221008

2023-05-19 约1.04万字 8页立即下载

基于超像素的降维算法及其在高光谱遥感图像分类中的应用研究.docx PAGE35 基于超像素的降维算法及其在高光谱遥感图像分类中的应用研究目录 TOC\o1-3\h\z\u第一章绪论 5 1.1研究背景和意义 5 1.2高光谱遥感图像数据的特点 6 1.3高光谱遥感图像地物分类的研究现状 7 1.4论文的研究内容 7 1.5论文的框架安排 8 第二章 高光谱遥感图像分类算法 9 2.1引言 9 2.2高光谱遥感图像分类的特点 9 2.3高光谱遥感图像分类方法 10 2.4高光谱遥感图像分类的流程 12 第三章面向高光谱数据分类的降维算法 14 3.1引言

2024-12-13 约1.99万字 34页立即下载

基于超像素的降维算法及其在高光谱遥感图像分类中的应用研究 (2).docx PAGE42 基于超像素的降维算法及其在高光谱遥感图像分类中的应用研究摘要 高光谱遥感已经成为遥感领域的前沿技术，而高光谱遥感图像分类技术正是高光谱遥感处理领域的研究热点。高光谱遥感图像分类技术在现实应用中，实现了相对于普通图像分类技术和多光谱图像分类技术更精准的识别地表物质的类别信息，在城镇土地规划、海洋与大气监测、精细农业和军事等方面有重要应用。虽然，高光谱遥感图像具有更高光谱分辨率使得能够实现更精准的识别分类，但是也正是由于其高数据维度，使得高光谱遥感图像的数据量较大、波段数目较多、波段之间相关性较强，导致了高光谱遥感图像在识别和分类过程中出现了很多的难题。目前，高光谱遥感

2024-12-14 约2.68万字 41页立即下载

基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法研究.pdf 基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法研究摘要 高光谱图像分类技术是最重要的高光谱遥感图像分析手段之一，其通过分析高光谱 图像每一个像素的光谱曲线，可以识别观测物体材质和纹理的细微差异，进而实现逐像素的分类。目前，深度学习方法在高光谱图像的特征提取方面表现优异，因此逐渐成为 高光谱图像分类的主要方法。然而，高光谱遥感图像同时具有空间和光谱信息的特殊性给常规深度学习网络的特征提取环节带来了巨大困难。同时，由于样本标注的高成本，深度网络通常不得不在小样本场景下进行训练，从而导致了网络的过拟合问题。为解决上述问题，本文构建了基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法，通过设计改变模型结构以及引入

2025-05-19 约9.67万字 64页立即下载