摘要
本发明公开了一种基于光谱细化的高光谱图像分类方法、装置、设备及介质,所述方法包括获取高光谱图像的像元块,通过多尺度卷积运算提取所述像元块不同尺度的浅层特征,以形成多尺度特征图,通过光谱细化块对所述多尺度特征图进行处理,捕获所述高光谱图像具有不同语义的判别性光谱特征,以形成光谱细化特征图,通过全局感知块对所述光谱细化特征图进行处理,捕获所述高光谱图像的远距离空间依赖性和光谱适应性,以形成全局感知特征图,通过池化层和softmax层对所述全局感知特征图进行处理,以形成所述高光谱图像的分类结果。本发明所述高光谱分类方法有效的表征了精细的光谱相关性及高光谱图像的全局光谱‑空间特征。
技术关键词
光谱图像分类方法
多尺度特征
感知特征
注意力
高光谱分类方法
存储计算机程序
远距离
图像分类装置
伪彩色图像
输出特征
后处理模块
语义
可读存储介质
通道
分块
数据获取模块
数据处理模块
分层
系统为您推荐了相关专利信息
测绘地理信息
数据管理方法
语义分割模型
空间索引方法
空间拓扑关系
网络单元
文本情感分析方法
长短期记忆网络
序列
情感分析模型
自动化识别方法
RPA机器人
通道注意力机制
插件
验证码图像
配电房设备
图像分割模型
融合图像特征
三维模型构建方法
掩膜
原始图像数据
卷积神经网络融合
注意力机制
识别方法
大数据