[发明专利]基于交叉分组空谱特征增强网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202011084356.X | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112200090B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 林乐平;李祖锋;欧阳宁;莫建文 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/17;G01N21/31 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 覃永峰 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于交叉分组空谱特征增强网络的高光谱图像分类方法，包括：1）光谱特征交叉分组；2）多通道分组光谱特征提取；3）空间特征交叉分组；4）分组空间特征提取；5）光谱‑空间通道信息交互；6）高光谱图像像元分类。这种方法利用光谱‑空间特征信息，分别对光谱特征和空间特征进行交叉分组和特征提取操作，能有效减弱相邻光谱间相关性；采用通道自注意力和像素位置自注意力操作对交叉分组得到的特征进行增强，对空间特征和光谱特征进行信息交互及融合，将融合后特征用于分类，能够提高网络分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 交叉 分组 特征 增强 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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