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一种基于注意力机制的高光谱图像匹配检测方法
摘要文本
本发明公开了一种基于注意力机制的高光谱图像匹配检测方法，属于模式识别与图像处理技术领域，利用全卷积网络对高光谱图像进行重建，从中获取目标图像的通道和空间注意力；将高光谱图像依次与通道和空间注意力进行元素点乘，得到注意力加权后的高光谱图像；并将其像素光谱与已知光谱模板作为高光谱匹配检测器的输入，检测像素是否为目标像素。本发明通过对高光谱图像重建以获取目标的通道‑空间注意力，并利用通道‑空间注意力对原始光谱进行注意力加权处理，通过对光谱通道加权以增加同类光谱间的相似性与异类光谱间的差异性，通过对光谱空间注意力加权以充分考虑上下文信息，突出目标抑制背景，提升目标检测精度。 来自
申请人信息
- 申请人:山东科技大学
- 申请人地址:266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号
- 发明人: 山东科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于注意力机制的高光谱图像匹配检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410191319.0 |
| 申请日 | 2024/2/21 |
| 公告号 | CN117765402A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06V20/10 |
| 权利人 | 山东科技大学 |
| 发明人 | 孙巧巧; 刘艳萍; 盛春阳; 卢晓; 王海霞; 聂君; 张治国; 宋诗斌; 任日葵; 张晓玉 |
| 地址 | 山东省青岛市青岛经济技术开发区前湾港路579号 |
专利主权项内容
1.一种基于注意力机制的高光谱图像匹配检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对待检测的高光谱图像进行归一化处理；S2、以归一化后的高光谱图像为输入，建立高光谱图像重建模型，所述高光谱图像重建模型包括全卷积网络和通道-空间注意力模块，输出为通道注意力和空间注意力；S3、将归一化的高光谱图像依次与通道注意力和空间注意力进行元素点乘，以得到注意力加权后的高光谱图像；S4、将注意力加权后的高光谱图像的像素光谱与已知光谱模板作为高光谱匹配检测器的输入，进一步检测像素是否为目标像素。