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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明涉及基于潜在特征对抗的高光谱遥感影像异常目标探测方法，包括：获取高光谱遥感影像；根据所述高光谱遥感影像，采用基于双重聚类的空谱聚类筛选先验背景地物样本与异常目标样本；根据所述先验背景地物样本与异常目标样本，进行深度网络模型训练；通过训练完成的深度网络模型对现有数据集进行异常目标探测。本发明的有益效果是：本发明提出一种潜在特征对抗一致性深度网络模型，使深度网络模型脱离分布假设局限，直接学习高光谱遥感影像实际背景地物分布，从而实现纯净背景地物重建。
主权项：1.基于潜在特征对抗的高光谱遥感影像异常目标探测方法，其特征在于，包括：步骤1、获取高光谱遥感影像，并对所述高光谱遥感影像进行预处理；步骤2、根据所述高光谱遥感影像，采用基于双重聚类的空谱聚类筛选先验背景地物样本与异常目标样本；步骤3、根据所述先验背景地物样本与异常目标样本，进行深度网络模型训练；步骤4、通过训练完成的深度网络模型对现有数据集进行异常目标探测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 基于潜在特征对抗的高光谱遥感影像异常目标探测方法
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