龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明涉及高光谱图像解混领域，特别是指一种基于先验知识纠正及SwinTransformer的高光谱图像解混方法及装置，方法包括：根据待解混的高光谱图像以及高光谱图像解混网络模型，得到高光谱图像解混结果；其中，高光谱图像解混网络模型包括第一分支以及第二分支；第一分支以及第二分支分别包括编码器、SwinTransformer模块以及解码器；第一分支以及第二分支之间使用权重共享策略。本发明构建具有先验信息校正的SwinTransformer双分支高光谱图像解混网络模型，第一分支利用预先提取的端成员来提供纯像素先验信息。第二分支采用SwinTransformer结构进行特征提取和分解处理。两分支间采用权重共享策略，以引入先验知识提高网络模型的可靠性，关注全局信息，以较小的计算复杂度提高解混精度。
主权项：1.一种基于先验知识纠正及SwinTransformer的高光谱图像解混方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待解混的高光谱图像；S2、将所述高光谱图像输入到训练好的高光谱图像解混网络模型；其中，所述高光谱图像解混网络模型包括第一高光谱图像解混网络模型分支以及第二高光谱图像解混网络模型分支；所述第一高光谱图像解混网络模型分支包括第一分支编码器、第一分支SwinTransformer模块以及第一分支解码器；所述第二高光谱图像解混网络模型分支包括第二分支编码器、第二分支SwinTransformer模块以及第二分支解码器；所述第一高光谱图像解混网络模型分支以及第二高光谱图像解混网络模型分支之间使用权重共享策略；S3、根据所述高光谱图像以及高光谱图像解混网络模型，得到高光谱图像解混结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 基于先验知识纠正及Swin Transformer的高光谱图像解混方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号