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高光谱图像分类方法、装置、设备及存储介质
摘要文本
本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，提供了一种高光谱图像分类方法、装置、设备及存储介质，高光谱图像分类方法包括：获取高光谱数据集，对高光谱数据集进行动态切片构建光谱立方体；将光谱立方体进行分离投影和特征变换，得到光谱特征矩阵和空间特征矩阵；对光谱特征矩阵进行绝对位置编码，对空间特征矩阵进行相对位置编码；将光谱特征矩阵和空间特征矩阵分别输入两个独立的训练好的Transformer学习器，得到光谱特征注意力矩阵和空间特征注意力矩阵；将光谱特征注意力矩阵和空间特征注意力矩阵融合后进行分类，得到分类结果。本发明的技术方案通过对高光谱图像在光谱维度和空间维度的特征信息进行提取处理，有效提升高光谱图像分类结果的分类精度。。来源：马 克 团 队
申请人信息
- 申请人:中国地质大学(武汉)
- 申请人地址:430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
- 发明人: 中国地质大学(武汉)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 高光谱图像分类方法、装置、设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311558732.8 |
| 申请日 | 2023/11/20 |
| 公告号 | CN117765297A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 中国地质大学(武汉) |
| 发明人 | 李显巨; 李俊峰; 宋楚嘉; 陈伟涛; 冯如意; 唐厂; 王力哲; 陈刚 |
| 地址 | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利主权项内容
1.一种高光谱图像分类方法，其特征在于，包括：获取高光谱数据集，对所述高光谱数据集进行动态切片构建光谱立方体；将所述光谱立方体进行分离投影和特征变换，得到光谱特征矩阵和空间特征矩阵；对所述光谱特征矩阵进行绝对位置编码得到带有光谱序列位置信息的光谱特征矩阵，将所述空间特征矩阵进行二维空间相对位置编码得到带有空间位置信息的所述空间特征矩阵；将所述光谱特征矩阵和所述空间特征矩阵分别输入两个独立的训练好的Transformer学习器进行自注意力计算，得到光谱特征注意力矩阵和空间特征注意力矩阵；将所述光谱特征注意力矩阵和所述空间特征注意力矩阵融合后进行分类，得到分类结果。