面向高光谱图像分类的内容引导卷积深度网络并行实现

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户:ji7zai
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目的受限于卷积核形状固定,传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)方法难以精确分类高光谱图像(hyperspectral image, HSI)中的跨类别边缘区域,导致地物边界模糊。内容引导CNN(content-guided CNN,CGCNN)能够根据地物形态自适应调整卷积核形状,具有地物边缘保持分类能力。但由于内容引导卷积属于非固定模板结构,不能直接调用现有深度学习加速库实现并行计算。针对该问题,本文设计了一种内容引导卷积的并行计算方法,并验证其加
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高光谱成像(hyperspectral imaging, HSI)作为生物医学可视化的一种新兴技术,在生物医学领域的研究正逐渐受到关注。随着高光谱成像技术以及精准医学的迅速发展,将高光谱成像技术应用于近距离的医学诊断成为新的研究趋势。高光谱成像技术能同时获取生物组织的2维空间信息和1维光谱信息,覆盖可见光、红外和紫外等光谱范围,具有较高的光谱分辨率,可提供有关组织生理、形态和生化成分的诊断信息,为
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目的针对现有多光谱成像系统存在成本高、结构复杂、操作难度大和响应速度慢等问题。因此,本文提出了一种基于脉冲调制的低成本便携式多光谱成像系统,并采用客观图像质量评估(image quality assessment, IQA)的方法对其系统参数进行优化。方法该系统主要由光源模块、控制模块、图像采集模块和图像分析模块4部分组成。光源模块采用9个波长的LED(light emitting diode)阵
目的受到传感器光谱响应范围的影响,可见光区域和近红外区域(400~2 500 nm)的高光谱数据通常使用不同的感光芯片进行成像,现有这一光谱区域典型的高光谱成像系统,如AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)成像光谱仪,通常由多组感光芯片组成,整个成像系统成本和体积通常比较大,严重限制了该谱段高光谱探测技术的发展。为了能够扩展单感
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城市在不断发展过程中,往往需要通过挖掘运河的方式使得天然河流湖泊进行相连,因此河流湖泊之间的水闸建设为运河沿岸城市产业建设、社会发展带来积极影响。本文以荆山湖退洪闸工程为实例,阐述了荆山湖退洪闸工程在信息化方面的建设和应用。
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