公开(公告)号：CN116740406A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310326221.7

申请日：2023-03-29

Applicant: 扬州大学

Inventor： 洪青青 ,  钟昕怡 ,  李斌 ,  张正华 ,  谭昌伟

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于3D Octave卷积结合ViT的高光谱图像分类方法，属于图像分类领域，包括3D Octave卷积模块、空间注意力模块和ViT模块，首先对高光谱图像(HSI)进行光谱降维，预处理后的HSI经过Octave卷积模块、空间注意力模块和ViT模块可以实现对HSI中的每个像素分类；Octave模块通过在不同频率分量间建立频间交换和频内更新机制减少特征图空间信息冗余；空间注意力模块能够自适应的选择空间区域，强调空间中的重要像素从而建立起不同地物的空间相关性；ViT模块提取特征图的全局信息，进一步优化光谱特征和空间特征，最后对每个类别进行预测分类。本发明可以减少光谱‑空间信息冗余和计算成本，更有效的提取空谱特征，提高HSI分类精度。