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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于尺度交互Transformer的高光谱图像分类方法，属于遥感图像处理领域。其方案是：对原始高光谱图像中取出每个像素点，对每个像素点进行平面化处理；使用方向分离卷积模块提取局部尺度光谱特征和非局部尺度光谱特征；提取到的局部尺度光谱特征和非局部尺度光谱特征输入到尺度交互Transformer模块得到多尺度视角下的全局特征关联性建模；将尺度交互Transformer模块输出结果通过一个全连接网络得到每个像素点的分类结果。本发明能充分利用光谱波段间相关信息，提升了高光谱图像地表覆盖物分类精度，可用于精准农业、土地规划、和野外搜救。
主权项：1.一种基于尺度交互Transformer的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1从高光谱图像库中选取了一张尺寸为M×N×B的高光谱图像X，其中M和N分别代表图像的宽和高，B代表图像的波段数，M和N均为大于0的正整数，B为大于等于100的正整数；2从高光谱图像X取出每个像素点及其对应的光谱信息对每个像素点进行平面化处理；3使用方向分离卷积模块DSCB提取局部尺度光谱特征Mspe_A和非局部尺度光谱特征Mspe_NA；4对特征Mspe_A和Mspe_NA分别进行序列化，使其符合尺度交互Transformer模块的输入要求；5特征Mspe_A和Mspe_NA输入到尺度交互Transformer模块得到多尺度视角下的全局特征关联性建模；6将尺度交互Transformer模块输出结果通过一个全连接网络得到每个像素点的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于尺度交互Transformer的高光谱图像分类方法
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