典型文献
基于空谱联合特征的壁画稀疏多光谱图像颜料分类方法
文献摘要：
由于受到现场条件和保护要求限制,对壁画进行光谱成像数据采集时需要快速完成,利用稀疏通道成像能够提高数据采集的效率,但其像元颜料光谱反射率曲线呈现非线性,影响壁画多光谱图像颜料分类精度.针对该问题,提出了基于空谱联合特征的壁画稀疏多光谱图像颜料分类方法,采用长短期记忆神经网络中的双曲正切激活函数提取非线性光谱特征,减小对分类精度的影响;针对多光谱成像空间分辨率较高导致相邻像元相关性较强的问题,利用卷积神经网络中线性整流函数把特征图映射到非线性空间,提高模型非线性特征的表达能力;最后使用多尺度融合策略将空间特征和光谱特征相加,消除光谱非线性和空间相关性的问题对分类结果的影响.实验结果表明,OA和Kappa系数分别达到了97％和0.97以上,有效提高了壁画稀疏多光谱图像的颜料分类精度.
文献关键词：
壁画多光谱图像;颜料分类;空谱联合;卷积神经网络;长短期记忆神经网络
中图分类号：
作者姓名：
蔚道权;王慧琴;王可;王展;甄刚
作者机构：
西安建筑科技大学 信息与控制工程学院,西安 710055;陕西省文物保护研究院,西安 710075
文献出处：
引用格式：
[1]蔚道权;王慧琴;王可;王展;甄刚-.基于空谱联合特征的壁画稀疏多光谱图像颜料分类方法)[J].光子学报,2022(04):187-200
A类：
颜料分类,壁画多光谱图像
B类：
空谱联合,联合特征,分类方法,现场条件,疏通,光谱反射率,反射率曲线,分类精度,长短期记忆神经网络,双曲,正切,激活函数,光谱特征,多光谱成像,成像空间分辨率,中线,线性整流函数,特征图,射到,线性空间,非线性特征,表达能力,多尺度融合,融合策略,空间特征,相加,空间相关性,OA,Kappa
AB值：
0.212019
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