临地安防体系下高光谱中心像素双分支图像分类方法

临地安防体系下高光谱中心像素双分支图像分类方法，包括：数据预处理，采用公开的高光谱图像数据集，并划分训练集和训练集；构建基于中心像素的双分支网络模型，分别为中心光谱特征提取分支和全局空间特征提取分支；利用训练集训练构建的网络模型，更新网络权重；将测试集输入到训练后的双分支网络模型中进行高光谱图像分类输出分类结果图。利用基于CNN结构的光谱分支提取中心像素区域特征，将其从全局特征提取过程中分离，减轻邻域内无关信息对分类结果的影响，同时在ViT结构中引入HiLo注意力机制，增强空间分支对全局特征的提取能力，实现有限训练样本条件下获得泛化性能更好的高光谱图像分类模型。