圖學習方法及其在高光譜影像處理中的應用 張志利 丁遙 胡豪傑等 9787030798008 【台灣高等教育出版社】

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書名：圖學習方法及其在高光譜影像處理中的應用
ISBN：9787030798008
出版社：科學
著編譯者：張志利 丁遙 胡豪傑等
頁數：118
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1718770
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內容簡介

本書重點圍繞模型構建、改進圖信息傳播方式、提升構圖質量等展開研究，提出多種基於圖學習的高光譜影像分類方法，解決高光譜影像分類面臨的問題和挑戰，並提高分類精度。第1章為緒論；第2章主要介紹圖半監督學習基本模型；第3～6章介紹多種基於圖學習的高光譜影像分類方法，包括基於錨點圖的快速半監督學習高光譜影像分類、基於像素-超像素級特徵聯合的高光譜影像分類、基於全局動態圖優化的高光譜影像分類、基於圖變換器的高光譜影像分類。 本書可供電子信息工程、計算機應用技術、自動化、儀器科學與技術等相關專業研究生、高年級本科生學習，也可作為相關科研人員、工程技術人員的參考書籍。

目錄

前言
第1章 緒論
1 1 課題研究的背景與意義
1 2 國內外研究現狀及存在的問題
1 2 1 傳統高光譜影像分類方法及存在問題
1 2 2 基於深度學習模型的高光譜影像分類方法及存在的問題
1 2 3 圖方法在高光譜影像分類中的應用
1 3 圖神經網絡介紹
1 3 1 譜域圖卷積
1 3 2 空域圖卷積
1 4 評價指標
1 5 研究內容與章節安排
1 5 1 研究內容
1 5 2 章節安排
第2章 圖半監督學習基本模型
2 1 引言
2 2 符號說明
2 3 圖的構造
2 4 圖半監督學習經典算法
2 4 1 高斯場和調和函數法
2 4 2 局部全局一致性法
2 4 3 基於廣義圖規範化權重半監督學習方法
2 5 快速圖半監督學習模型
2 6 本章小結
第3章 基於錨點圖的快速半監督學習高光譜影像分類
3 1 引言
3 2 基於錨點圖的快速半監督學習模型
3 2 1 自適應近鄰錨點圖的建立
3 2 2 基於錨點圖的快速半監督學習
3 3 實驗驗證
3 3 1 高光譜影像資料庫實驗結果
3 3 2 基準圖像資料庫實驗結果
3 4 本章小結
第4章 基於像素-超像素級特徵聯合的高光譜影像分類
4 1 引言
4 2 高光譜影像數據的超像素分割
4 2 1 基於圖方法的超像素分割
4 2 2 基於聚類方法的超像素分割
4 3 網絡特徵提取
4 3 1 EdgeConv圖卷積
4 3 2 卷積神經網絡卷積運算
4 4 基於超像素分割和邊卷積的圖神經網絡模型
4 4 1 圖數據生成
4 4 2 超像素級的EdgeConv網絡
4 4 3 像素級的CNN
4 5 實驗結果與分析
4 5 1 實驗設置
4 5 2 分類結果對比分析
4 5 3 消融實驗與參數敏感性分析
4 6 本章小結
第5章 基於全局動態圖優化的高光譜影像分類
5 1 引言
5 2 動態圖結構稀疏
5 3 邊權重學習
5 3 1 標籤傳播算法
5 3 2 邊權重學習與LPA的關係
5 4 標籤傳播與圖稀疏相結合的高光譜影像分類模型
5 4 1 自適應圖結構學習
5 4 2 Gumble-Softmax圖採樣
5 4 3 信息融合
5 5 實驗結果與分析
5 5 1 實驗設置
5 5 2 分類結果對比分析
5 5 3 消融實驗與參數敏感性分析
5 6 本章小結
第6章 基於圖變換器的高光譜影像分類
6 1 引言
6 2 視覺變換器
6 3 S2GFormer方法基本框架
6 4 S2GFormer高光譜影像分類
6 4 1 高光譜影像預處理和跟隨像素塊機制
6 4 2 像素塊譜嵌入模塊
6 4 3 多層GraphFormer編碼器
6 4 4 算法訓練和優化
6 5 實驗結果與分析
6 5 1 實驗設置
6 5 2 實驗結果對比分析
6 5 3 t-SNE數據分佈可視化
6 5 4 不同數量的訓練樣本對S2GFormer方法性能影響分析
6 5 5 S2GFormer超參數影響分析
6 5 6 消融實驗
6 6 本章小結
參考文獻
附錄 本書所用數據集
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