基于深度联合稀疏-协同表示的高光谱图像特征表示方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111492113.4

申请日：

2021-12-08

公开(公告)号：

CN113989528A

公开(公告)日：

2022-01-28

发明(设计)人：

邢长达汪美玲段朝伟丛玉华王志胜刘一柳

申请人：

申请人地址：

210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

IPC主分类号：

G06V1058

IPC分类号：

G06V10774 G06V1082 G06K962 G06N304

代理机构：

南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204

代理人：

王安琪

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-02-18	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06V 10/58 申请日:20211208
2022-01-28	公开	公开

共 50 条

[1]

基于超像素联合稀疏表示的高光谱图像目标检测方法 [P].

谷延锋 ;

刘永健 .

中国专利 :CN107194936B ,2017-09-22

[2]

基于双重邻域约束的联合稀疏表示高光谱图像分类方法 [P].

陈善学 ;

傅祥 .

中国专利 :CN120564030A ,2025-08-29

[3]

基于光谱和空间稀疏特征表示的高光谱图像分割方法 [P].

刘岩 ;

江波 ;

陈缘 .

中国专利 :CN116580189B ,2025-12-30

[4]

一种联合深度学习与稀疏表示的高光谱图像分类方法 [P].

刘建军 ;

吴喆 ;

邵毅豪 ;

杨金龙 .

中国专利 :CN113887656A ,2022-01-04

[5]

一种联合深度学习与稀疏表示的高光谱图像分类方法 [P].

刘建军 ;

吴喆 ;

邵毅豪 ;

杨金龙 .

中国专利 :CN113887656B ,2024-04-05

[6]

基于多特征学习及超像素核稀疏表示的高光谱图像联合分类方法 [P].

李丹 ;

孔繁锵 .

中国专利 :CN110866439A ,2020-03-06

[7]

基于非局部联合稀疏表示的高光谱图像超分辨率重建方法 [P].

李映 ;

杨静 .

中国专利 :CN105469360A ,2016-04-06

[8]

一种基于字典优化的核联合稀疏表示高光谱图像分类方法 [P].

陈善学 ;

张欣 .

中国专利 :CN114283333B ,2025-07-25

[9]

一种基于字典优化的核联合稀疏表示高光谱图像分类方法 [P].

陈善学 ;

张欣 .

中国专利 :CN114283333A ,2022-04-05

[10]

基于稀疏表示的半监督高光谱图像分类方法 [P].

张向荣 ;

焦李成 ;

王静静 ;

冯婕 ;

白静 ;

马文萍 ;

侯彪 ;

马晶晶 .

中国专利 :CN106127225B ,2016-11-16

← 1 2 3 4 5 →