CN107844751A - 引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法 - Google Patents
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Abstract
一种引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法，由获取高光谱遥感图像的引导滤波图像、对高光谱遥感图像P进行滤波处理、对滤波后的图像Q进行归一化处理、构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络、训练高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络参数、对测试集进行分类步骤组成。本发明采用引导滤波对高光谱图像进行去燥，对其进行平滑，提高了分类效果。针对高光谱图像标注样本较少的情况，防止出现模型的过拟合现象，在损失函数中加入正则项。针对分类样本的多少，不均衡现象，对损失函数进行了加权，使得样本量较少的分类具有较大的权重，样本量较大的分类具有较小的权重，提高了总体分类准确率。
Description
技术领域
本发明属于图像处理及模式识别技术领域，具体地涉及到长短记忆神经网络在高光谱遥感图像的分类方法。
背景技术
近年来，高光谱图像在多个领域得到了广泛应用，包括地表覆盖、环境监测、农业领域、军事侦察等。高光谱遥感图像分类作为这些应用的基本技术，得到了越来越多的关注。但是，高光谱图像存在两个瓶颈，一个是高维度导致的维度灾难，一个是可供模型训练的标注样本较少。高光谱遥感图像分类问题是将每个像素分到其所属的类别中。分类算法也有很多种，包括随机森林、K近邻、支持向量机、稀疏表示等。为了解决维度灾难问题，人们往往采用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)方法进行降维。这些方法虽说在一定程度上提高了分类精度，但是，这些方法没有充分利用高光谱的谱特征。
最近，得益于其强大的特征学习能力，深度学习在很多领域表现出非常优秀的性能。深度学习也被应用到高光谱遥感图像分类中，包括自编码、卷积神经网络、深度信任网络等。这些深度学习网络一般是分为两部分，一部分是特征提取，另一部分是用多分类器进行分类。自编码器和卷积神经网络由于其较好的特征表达能力，已经可以得到较好的分类效果。但是，卷积神经网络有大量的参数需要研究。高光谱图像一般只有少量的标注样本，所以，卷积神经网络无法发挥其潜能。而且，前面提到的这些方法都有信息损失。更重要的是，这些研究都认为谱信息是相互独立的，彼此之间没有关系。然而，高光谱数据可以被看作是一个连续的谱序列。
由于高光普图像具有高噪音等特点，循环神经网络在进行高光谱图像分类的时候很难达到稳定状态。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于克服现有高光谱遥感图像分类技术的缺点，提供一种鲁棒性好、分类精度高的引导滤波长短记忆神经网络高光谱分类方法。
解决上述技术问题所采用的技术方案是由下述步骤组成：
(1)获取高光谱遥感图像的引导滤波图像
从高光谱遥感图像库中取1幅高光谱遥感图像P，高光谱遥感图像P的向量为[p1，p2，…，pS]，其中高光谱遥感图像P的谱分量S为100～220、是高光谱遥感图像P的谱信息整数个数，i是第i个谱信息、为1～S的整数，N是高光谱遥感图像P的像素个数、为有限的正整数。
对高光谱遥感图像P进行主成分分析方法处理，得到图像[g1，g2，…，gs],取其中的第一个分量g1为高光谱遥感图像P的引导滤波图像g1。
(2)对高光谱遥感图像P进行滤波处理
用高光谱遥感图像P的引导滤波图像g1，对高光谱遥感图像P进行滤波处理，得到滤波后的图像Q，滤波处理的步骤如下：
1)对高光谱遥感图像P的第一个分量p1进行滤波处理
找出第一个分量p1每个像素点的k个邻近像素点组成集合set1＝{n1，n2，…，nk}，取引导滤波图像g1对应位置的k个邻近像素点组成集合set1′＝{n′1，n′2，…，n′k}，其中，nk为的邻近像素点，n′k为在引导滤波图像g1对应的邻近像素点，k为9或25或49中的任意一个数；得集合set1和set1′的线性相关系数ak：
其中，μp为set1集合的均值，μg为set1′集合的均值，为set1′集合的方差；像素点滤波后得到的线性变换值为：
其中，bk是偏移项为μp-ak×μg，得第一个分量p1的滤波后图像q1。
2)将高光谱遥感图像P的其他分量进行滤波，得滤波后的图像Q。
(3)对滤波后的图像Q进行归一化处理
取滤波后的图像Q的每个像素的谱信息确定qi的最大值和最小值按(3)式
得到归一化后每个像素的谱信息qi的值，完成对滤波后的图像Q的归一化处理，得到归一化后的图像M。
(4)构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络
1)设定长短记忆神经网络参数：输入节点个数Nin为5、隐层节点个数Nh为40、输出节点个数Nout为100、步长timestep为40、输入门参数Wi为45×40的矩阵、遗忘门参数Wf为45×40的矩阵、状态门参数Wc为45×40的矩阵、输出门参数Wo为45×100的矩阵。
2)引入激活函数
输入门、遗忘门、状态门、输出门的激活函数f(xi)为：
式中xi为输入门、遗忘门、状态门、输出门的有限输出值，tanh(xi)，为双曲正切函数。
3)构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络
初始化步骤1)中的Wi、Wf，Wc、Wo，采用已知的softmax回归分类算法，构建成具有输入层、隐层、输出层循环40次的长短记忆神经网络。
(5)训练高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络参数
1)抽取归一化后的图像M中每个类别的10％作为训练集，90％作为测试集。
2)优化长短记忆神经网络参数
将训练集输入到步骤(4)的长短记忆神经网络中训练该网络，迭代次数为50～1000次。
在网络损失函数Loss(T，Y)中加入正则项约束和类别权重系数，
得到高光谱遥感图像长短记忆神经网络的损失函数(8)式，
式中λ为正则项系数，其变化范围从1×10-6～1，间隔10倍调整λ的值，选择最高识别率时的λ值作为(8)式中的λ值，其中，n是训练集样本个数为有限正整数，C是高光谱遥感图像P的类别数为16，tic为测试集第i个样本的真实类标，当i样本属于第c类时，tic为1，其余为0，yic是测试集第i个样本的预测类标，定义方式与tic相同，W为长短记忆神经网络的所有网络参数输入门参数Wi、遗忘门参数Wf、状态门参数Wc、输出门参数Wo的总和；类别权重系数weig htc的计算公式为：
其中，nc为训练集中第c类的样本个数，nmax为训练集中样本数量最多的类的样本个数，θ是0.01～0.5之间的任意一个数，每次间隔0.01进行学习，选择识别率最高时所对应的θ值。
得到训练好的长短记忆神经网络。
(6)对测试集进行分类
将测试集输入到步骤(5)训练好的长短记忆神经网络中，得到测试样本的分类结果。
在本发明训练高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络参数步骤(5)的优化长短记忆神经网络参数步骤2)中，将训练集输入到步骤(4)的长短记忆神经网络中训练该网络，迭代次数为50～1000次。
在网络损失函数Loss(T，Y)中加入正则项约束和类别权重系数，
得到高光谱遥感图像长短记忆神经网络的损失函数(8)式，
式中λ为正则项系数，其值最佳为1×10-2，作为(8)式中的λ值，其中，n是训练集样本个数为有限正整数，C是高光谱遥感图像P的类别数为16，tic为测试集第i个样本的真实类标，当i样本属于第c类时，tic为1，其余为0，yic是测试集第i个样本的预测类标，定义方式与tic相同，W为长短记忆神经网络的所有网络参数输入门参数Wi、遗忘门参数Wf、状态门参数Wc、输出门参数Wo；的总和；类别权重系数weig htc的计算公式为：
其中，nc为训练集中第c类的样本个数，nmax为训练集中样本数量最多的类的样本个数，θ的值最佳为0.1。
得到训练好的长短记忆神经网络。
本发明采用引导滤波对高光谱图像进行去燥，对其进行平滑，进一步提高了分类效果。同时，针对高光谱图像标注样本较少的情况，防止出现模型的过拟合现象，本发明在损失函数中加入正则项。针对分类样本有的多有的少，不均衡现象，本发明对损失函数进行加权，使得样本量较少的分类具有较大的权重，样本量较大的分类具有较小的权重，以提高总体分类准确率。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进进一步详细说明，但本发明不限于下述实施例。
实施例1
以从高光谱遥感图像库中取一幅Indian Pines高光谱遥感图像P为例，引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法由下述步骤组成：
(1)获取高光谱遥感图像的引导滤波图像
从高光谱遥感图像库中取1幅高光谱遥感图像P，高光谱遥感图像P的向量为[p1，p2，…，pS]，其中高光谱遥感图像P的谱分量S为200、是高光谱遥感图像P的谱信息整数个数，i是第i个谱信息、为1～S的整数，N是高光谱遥感图像P的像素个数、为有限的正整数。
对高光谱遥感图像P进行主成分分析方法处理，得到图像[g1，g2，…，gS],取其中的第一个分量g1为高光谱遥感图像P的引导滤波图像g1。
(2)对高光谱遥感图像P进行滤波处理
用高光谱遥感图像P的引导滤波图像g1，对高光谱遥感图像P进行滤波处理，得到滤波后的图像Q，滤波处理的步骤如下。
1)对高光谱遥感图像P的第一个分量p1进行滤波处理
找出第一个分量p1每个像素点的k个邻近像素点组成集合set1＝{n1，n2，…，nk}，取引导滤波图像g1对应位置的k个邻近像素点组成集合set1′＝{n′1，n′2，…，n′k}，其中，nk为的邻近像素点，n′k为在引导滤波图像g1对应的邻近像素点，k为9；得集合set1和set1′的线性相关系数ak。
其中，μp为set1集合的均值，μg为set1′集合的均值，为set1′集合的方差；像素点滤波后得到的线性变换值为：
其中，bk是偏移项为μp-ak×μg，得第一个分量p1的滤波后图像q1。
2)将高光谱遥感图像P的其他分量进行滤波，得滤波后的图像Q。
(3)对滤波后的图像Q进行归一化处理
取滤波后的图像Q的每个像素的谱信息S为200，确定qi的最大值和最小值按(3)式
得到归一化后每个像素的谱信息qi的值，完成对滤波后的图像Q的归一化处理，得到归一化后的图像M。
(4)构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络
1)设定长短记忆神经网络参数：输入节点个数Nin为5、隐层节点个数Nh为40、输出节点个数Nout为100、步长timestep为40、输入门参数Wi为45×40的矩阵、遗忘门参数Wf为45×40的矩阵、状态门参数Wc为45×40的矩阵、输出门参数Wo为45×100的矩阵。
2)引入激活函数
输入门、遗忘门、状态门、输出门的激活函数f(xi)为：
式中xi为输入门、遗忘门、状态门、输出门的有限输出值，tanh(xi)，为双曲正切函数。
3)构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络
初始化步骤1)中的Wi、Wf、Wc、Wo，采用已知的softmax回归分类算法，构建成具有输入层、隐层、输出层循环40次的长短记忆神经网络。
(5)训练高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络参数
1)抽取归一化后的图像M中每个类别的10％作为训练集，90％作为测试集。
2)优化长短记忆神经网络参数
将训练集输入到步骤(4)的长短记忆神经网络中训练该网络，迭代次数为500次；在网络损失函数Loss(T，Y)中加入正则项约束和类别权重系数，
得到高光谱遥感图像长短记忆神经网络的损失函数(8)式，
式中λ为正则项系数，其值为1×10-2，作为(8)式中的λ值，其中，n是训练集样本个数为145×145×10％，C是高光谱遥感图像P的类别数为16，tic为测试集第i个样本的真实类标，当i样本属于第c类时、c为1～16，tic为1，其余为0，yic是测试集第i个样本的预测类标，定义方式与tic相同，W为长短记忆神经网络的所有网络参数输入门参数Wi、遗忘门参数Wf、状态门参数We、输出门参数Wo的总和；类别权重系数weig htc的计算公式为：
其中，nc为训练集中第c类的样本个数，nmax为训练集中样本数量最多的类的样本个数，θ为0.1。
得到训练好的长短记忆神经网络。
(6)对测试集进行分类
将测试集输入到步骤(5)训练好的长短记忆神经网络中，得到测试样本的分类结果。本实施例的分类结果与与支持向量、栈式自编码器、循环神经网络方法的分类结果进行了对比，分类结果见表1。
表1高光谱遥感图像测试集分类结果比较
由表1可见，本实施例的分类结果与支持向量、栈式自编码器、循环神经网络方法的分类结果相比，覆盖率(OA)分别提高了7.09％、9.28％、14.62％，平均正确率(AA)分别提高了1.26％、10.74％、13.65％，kappa系数(计算分类精度的方法KA)分别提高了7.9％、10.48％、15.81％。
实施例2
以从高光谱遥感图像库中取一幅Indian Pines高光谱遥感图像P为例，引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法由下述步骤组成：
(1)获取高光谱遥感图像的引导滤波图像
从高光谱遥感图像库中取1幅高光谱遥感图像P，高光谱遥感图像P的向量为[p1，p2，…，pS]，其中高光谱遥感图像P的谱分量S为100、是高光谱遥感图像P的谱信息整数个数，i是第i个谱信息、为1～S的整数，N是高光谱遥感图像P的像素个数、为有限的正整数。
该步骤的其它步骤与实施例1相同。
(2)对高光谱遥感图像P进行滤波处理
用高光谱遥感图像P的引导滤波图像g1，对高光谱遥感图像P进行滤波处理，得到滤波后的图像Q，滤波处理的步骤如下。
1)对高光谱遥感图像P的第一个分量p1进行滤波处理
找出第一个分量p1每个像素点的k个邻近像素点组成集合set1＝{n1，n2，…，nk}，取引导滤波图像g1对应位置的k个邻近像素点组成集合set1′＝{n′1，n′2，…，n′k}，其中，nk为的邻近像素点，n′k为在引导滤波图像g1对应的邻近像素点，k为9；得集合set1和set1′的线性相关系数ak。
该步骤的其它步骤与实施例1相同。
(3)对滤波后的图像Q进行归一化处理
该步骤与实施例1相同。
(4)构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络
该步骤与实施例1相同。
(5)训练高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络参数
1)抽取归一化后的图像M中每个类别的10％作为训练集，90％作为测试集。
2)优化长短记忆神经网络参数
将训练集输入到步骤(4)的长短记忆神经网络中训练该网络，迭代次数为50次；在网络损失函数Loss(T，Y)中加入正则项约束和类别权重系数，
得到高光谱遥感图像长短记忆神经网络的损失函数(8)式，
式中λ为正则项系数，其值为1×10-6，作为(8)式中的λ值，其中，n是训练集样本个数为145×145×10％，C是高光谱遥感图像P的类别数为16，tic为测试集第i个样本的真实类标，当i样本属于第c类时、c为1～16，tic为1，其余为0，yic是测试集第i个样本的预测类标，定义方式与tic相同，W为长短记忆神经网络的所有网络参数输入门参数Wi、遗忘门参数Wf、状态门参数Wc、输出门参数Wo的总和；类别权重系数weig htc的计算公式为：
其中，nc为训练集中第c类的样本个数，nmax为训练集中样本数量最多的类的样本个数，θ是0.01。
得到训练好的长短记忆神经网络。
其它步骤与实施例1相同。得到测试样本的分类结果。
实施例3
以从高光谱遥感图像库中取一幅Indian Pines高光谱遥感图像P为例，引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法由下述步骤组成：
(1)获取高光谱遥感图像的引导滤波图像
从高光谱遥感图像库中取1幅高光谱遥感图像P，高光谱遥感图像P的向量为[p1，p2，…，pS]，其中高光谱遥感图像P的谱分量S为220、是高光谱遥感图像P的谱信息整数个数，i是第i个谱信息、为1～S的整数，N是高光谱遥感图像P的像素个数、为有限的正整数。
该步骤的其它步骤与实施例1相同。
(2)对高光谱遥感图像P进行滤波处理
用高光谱遥感图像P的引导滤波图像g1，对高光谱遥感图像P进行滤波处理，得到滤波后的图像Q，滤波处理的步骤如下。
1)对高光谱遥感图像P的第一个分量p1进行滤波处理
找出第一个分量p1每个像素点的k个邻近像素点组成集合set1＝{n1，n2，…，nk}，取引导滤波图像g1对应位置的k个邻近像素点组成集合set1′＝{n′1，n′2，…，n′k}，其中，nk为的邻近像素点，n′k为在引导滤波图像g1对应的邻近像素点，k为9；得集合set1和set1′的线性相关系数ak。
该步骤的其它步骤与实施例1相同。
(3)对滤波后的图像Q进行归一化处理
该步骤与实施例1相同。
(4)构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络
该步骤与实施例1相同。
(5)训练高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络参数
1)抽取归一化后的图像M中每个类别的10％作为训练集，90％作为测试集。
2)优化长短记忆神经网络参数
将训练集输入到步骤(4)的长短记忆神经网络中训练该网络，迭代次数为1000次；在网络损失函数Loss(T，Y)中加入正则项约束和类别权重系数，
得到高光谱遥感图像长短记忆神经网络的损失函数(8)式，
式中λ为正则项系数，其值为1，作为(8)式中的λ值，其中，n是训练集样本个数为145×145×10％，C是高光谱遥感图像P的类别数为16，tic为测试第i个样本的真实类标，当i样本属于第c类时、c为1～16，tic为1，其余为0，yic是测试集第i个样本的预测类标，定义方式与tic相同，W为长短记忆神经网络的所有网络参数输入门参数Wi、遗忘门参数Wf、状态门参数Wc、输出门参数Wo的总和；类别权重系数weig htc的计算公式为：
其中，nc为训练集中第c类的样本个数，nmax为训练集中样本数量最多的类的样本个数，θ为0.5。
得到训练好的长短记忆神经网络。
其它步骤与实施例1相同。得到测试样本的分类结果。
实施例4
以从高光谱遥感图像库中取一幅Indian Pines高光谱遥感图像P为例，引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法由下述步骤组的成：
在以上的实施例1～3的对高光谱遥感图像P进行滤波处理步骤(2)的对高光谱遥感图像P的第一个分量p1进行滤波处理步骤1)中，k为25；得集合set1和set1′的线性相关系数ak。该步骤的其它步骤与实施例1相同。
其它步骤与相应的实施例相同。得到测试样本的分类结果。
实施例5
以从高光谱遥感图像库中取一幅Indian Pines高光谱遥感图像P为例，引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法由下述步骤组的成：
在以上的实施例1～3的对高光谱遥感图像P进行滤波处理步骤(2)的对高光谱遥感图像P的第一个分量p1进行滤波处理步骤1)中，k为49；得集合set1和set1′的线性相关系数ak。该步骤的其它步骤与实施例1相同。
其它步骤与相应的实施例相同。得到测试样本的分类结果。
Claims (2)
1.一种引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法，其特征在于由下述步骤组成：(1)获取高光谱遥感图像的引导滤波图像
从高光谱遥感图像库中取1幅高光谱遥感图像P，高光谱遥感图像P的向量为其中高光谱遥感图像P的谱分量S为100～220、是高光谱遥感图像P的谱信息整数个数，i是第i个谱信息、为1～S的整数，N是高光谱遥感图像P的像素个数、为有限的正整数；
对高光谱遥感图像P进行主成分分析方法处理，得到图像[g1，g2，…，gs],取其中的第一个分量g1为高光谱遥感图像P的引导滤波图像g1；
(2)对高光谱遥感图像P进行滤波处理
用高光谱遥感图像P的引导滤波图像g1，对高光谱遥感图像P进行滤波处理，得到滤波后的图像Q，滤波处理的步骤如下：
1)对高光谱遥感图像P的第一个分量p1进行滤波处理
找出第一个分量p1每个像素点的k个邻近像素点组成集合set1＝{n1，n2，…，nk}，取引导滤波图像g1对应位置的k个邻近像素点组成集合set1′＝{n′1，n′2，…，n′k}，其中，nk为的邻近像素点，n′k为在引导滤波图像g1对应的邻近像素点，k为9或25或49中的任意一个数；得集合set1和set1′的线性相关系数ak：
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
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<mn>1</mn>
<mi>k</mi>
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<mn>1</mn>
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<mn>2</mn>
</msubsup>
</mfrac>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，μp为set1集合的均值，μg为set1′集合的均值，为set1′集合的方差；像素点滤波后得到的线性变换值为：
<mrow>
<msubsup>
<mi>q</mi>
<mi>i</mi>
<mn>1</mn>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
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<mi>g</mi>
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<mn>1</mn>
</msubsup>
<mo>+</mo>
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<mi>b</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>2</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，bk是偏移项为μp-ak×μg，得第一个分量p1的滤波后图像q1；
2)将高光谱遥感图像P的其他分量进行滤波，得滤波后的图像Q；
(3)对滤波后的图像Q进行归一化处理
取滤波后的图像Q的每个像素的谱信息确定qi的最大值和最小值按(3)式
<mrow>
<msubsup>
<mi>q</mi>
<mi>i</mi>
<mi>s</mi>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>q</mi>
<mi>i</mi>
<mi>s</mi>
</msubsup>
<mo>-</mo>
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<mi>q</mi>
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<mi>min</mi>
</msubsup>
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<mo>(</mo>
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<mi>q</mi>
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<mi>max</mi>
</msubsup>
<mo>-</mo>
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<mi>q</mi>
<mi>i</mi>
<mi>min</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>3</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
得到归一化后每个像素的谱信息qi的值，完成对滤波后的图像Q的归一化处理，得到归一化后的图像M；
(4)构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络
1)设定长短记忆神经网络参数：输入节点个数Nin为5、隐层节点个数Nh为40、输出节点个数Nout为100、步长timestep为40、输入门参数Wi为45×40的矩阵、遗忘门参数Wf为45×40的矩阵、状态门参数Wc为45×40的矩阵、输出门参数Wo为45×100的矩阵；
2)引入激活函数
输入门、遗忘门、状态门、输出门的激活函数f(xi)为：
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
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<mtd>
<mrow>
<mi>tanh</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
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<mo>,</mo>
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<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
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<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
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<mn>0</mn>
</mrow>
</mtd>
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</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中xi为输入门、遗忘门、状态门、输出门的有限输出值，tanh(xi)，为双曲正切函数；
3)构建高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络
初始化步骤1)中的Wi、Wf、Wc、Wo，采用已知的softmax回归分类算法，构建成具有输入层、隐层、输出层循环40次的长短记忆神经网络；
(5)训练高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络参数
1)抽取归一化后的图像M中每个类别的10％作为训练集，90％作为测试集；
2)优化长短记忆神经网络参数
将训练集输入到步骤(4)的长短记忆神经网络中训练该网络，迭代次数为50～1000次；
在网络损失函数Loss(T，Y)中加入正则项约束和类别权重系数，
<mrow>
<mi>L</mi>
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<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
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<mo>=</mo>
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<mi>c</mi>
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</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
得到高光谱遥感图像长短记忆神经网络的损失函数(8)式，
<mrow>
<mi>L</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>T</mi>
<mo>,</mo>
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<mo>=</mo>
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<mn>1</mn>
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<mi>n</mi>
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<mo>+</mo>
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<mn>2</mn>
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<mn>2</mn>
</msup>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>8</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中λ为正则项系数，其变化范围从1×10-6～1，间隔10倍调整λ的值，选择最高识别率时的λ值作为(8)式中的λ值，其中，n是训练集样本个数为有限正整数，C是高光谱遥感图像P的类别数为16，tic为测试集第i个样本的真实类标，当i样本属于第c类时，tic为1，其余为0，yic是测试集第i个样本的预测类标，定义方式与tic相同，W为长短记忆神经网络的所有网络参数输入门参数Wi、遗忘门参数Wf、状态门参数Wc、输出门参数Wo的总和；类别权重系数weightc的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>weight</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
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<mi>n</mi>
<mi>max</mi>
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<mi>n</mi>
<mi>c</mi>
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<msub>
<mi>n</mi>
<mi>max</mi>
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</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mi>&theta;</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，nc为训练集中第c类的样本个数，nmax为训练集中样本数量最多的类的样本个数，θ是0.01～0.5之间的任意一个数，每次间隔0.01进行学习，选择识别率最高时所对应的θ值；
得到训练好的长短记忆神经网络；
(6)对测试集进行分类
将测试集输入到步骤(5)训练好的长短记忆神经网络中，得到测试样本的分类结果。
2.根据权利要求1所述的引导滤波长短记忆神经网络高光谱遥感图像的分类方法，其特征在于：在训练高光谱遥感图像P的长短记忆神经网络参数步骤(5)的优化长短记忆神经网络参数步骤2)中，将训练集输入到步骤(4)的长短记忆神经网络中训练该网络，迭代次数为50～1000次；
在网络损失函数Loss(T，Y)中加入正则项约束和类别权重系数，
<mrow>
<mi>L</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>T</mi>
<mo>,</mo>
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<mo>=</mo>
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</mrow>
<mo>-</mo>
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<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
得到高光谱遥感图像长短记忆神经网络的损失函数(8)式，
<mrow>
<mi>L</mi>
<mi>o</mi>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>T</mi>
<mo>,</mo>
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<mo>=</mo>
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</mrow>
<mo>+</mo>
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<mn>2</mn>
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<mi>W</mi>
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<msup>
<mo>|</mo>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>8</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中λ为正则项系数，其值为1×10-2，作为(8)式中的λ值，其中，n是训练集样本个数为有限正整数，C是高光谱遥感图像P的类别数为16，tic为测试集第i个样本的真实类标，当i样本属于第c类时，tic为1，其余为0，yic是测试集第i个样本的预测类标，定义方式与tic相同，W为长短记忆神经网络的所有网络参数输入门参数Wi、遗忘门参数Wf、状态门参数Wc、输出门参数Wo；的总和；类别权重系数weightc的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>weight</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>n</mi>
<mi>max</mi>
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<mo>-</mo>
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<mi>n</mi>
<mi>max</mi>
</msub>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mi>&theta;</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，nc为训练集中第c类的样本个数，nmax为训练集中样本数量最多的类的样本个数，θ的值为0.1；
得到训练好的长短记忆神经网络。
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|---|---|
| CN (1) | CN107844751B (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108647721A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-12 | 邢汉发 | 基于网络图片自动识别的地表覆盖验证方法及系统 |
| CN109409432A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种图像处理方法、装置和存储介质 |
| CN109632693A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-04-16 | 昆明理工大学 | 一种基于blstm-rnn的太赫兹光谱识别方法 |
| CN109711466A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-03 | 陕西师范大学 | 一种基于边缘保留滤波的cnn高光谱图像分类方法 |
| CN109726757A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-07 | 山东女子学院 | 一种融合多尺度空间特征的dcnn高光谱图像分类方法 |
| WO2020062360A1 (zh) * | 2018-09-29 | 2020-04-02 | 深圳大学 | 一种图像融合分类的方法及装置 |
| CN111368940A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-03 | 西北工业大学 | 一种基于引导滤波与核极限学习机的高光谱图像分类方法 |
| CN112689851A (zh) * | 2019-01-09 | 2021-04-20 | 欧姆龙株式会社 | 图像处理装置、图像处理程序以及图像处理方法 |
| CN112862715A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-05-28 | 天津大学 | 一种实时且可控的尺度空间滤波方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102509346A (zh) * | 2011-09-30 | 2012-06-20 | 北京航空航天大学 | 基于边缘保持的对象光照迁移方法 |
| CN103903007A (zh) * | 2014-03-10 | 2014-07-02 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于空-谱信息的高光谱半监督分类方法 |
| CN105279495A (zh) * | 2015-10-23 | 2016-01-27 | 天津大学 | 一种基于深度学习和文本总结的视频描述方法 |
| WO2016139260A1 (en) * | 2015-03-05 | 2016-09-09 | Iee International Electronics & Engineering S.A. | Method and system for real-time noise removal and image enhancement of high-dynamic range images |
| CN106815601A (zh) * | 2017-01-10 | 2017-06-09 | 西安电子科技大学 | 基于递归神经网络的高光谱图像分类方法 |
-
2017
- 2017-10-19 CN CN201710981125.0A patent/CN107844751B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102509346A (zh) * | 2011-09-30 | 2012-06-20 | 北京航空航天大学 | 基于边缘保持的对象光照迁移方法 |
| CN103903007A (zh) * | 2014-03-10 | 2014-07-02 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于空-谱信息的高光谱半监督分类方法 |
| WO2016139260A1 (en) * | 2015-03-05 | 2016-09-09 | Iee International Electronics & Engineering S.A. | Method and system for real-time noise removal and image enhancement of high-dynamic range images |
| CN105279495A (zh) * | 2015-10-23 | 2016-01-27 | 天津大学 | 一种基于深度学习和文本总结的视频描述方法 |
| CN106815601A (zh) * | 2017-01-10 | 2017-06-09 | 西安电子科技大学 | 基于递归神经网络的高光谱图像分类方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| LIZHE WANG ET AL.: "Spectral-spatial-feature-based deep learning for hyperspectral remote sensing image classification", 《METHODOLOGIES AND APPLICATION》 * |
| 房宗启: "一种基于引导滤波和MNF的高光谱遥感图像分类方法", 《软件导刊》 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108647721A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-12 | 邢汉发 | 基于网络图片自动识别的地表覆盖验证方法及系统 |
| CN108647721B (zh) * | 2018-05-10 | 2021-10-26 | 邢汉发 | 基于网络图片自动识别的地表覆盖验证方法及系统 |
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| CN109409432A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种图像处理方法、装置和存储介质 |
| CN109409432B (zh) * | 2018-10-31 | 2019-11-26 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种图像处理方法、装置和存储介质 |
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