高光谱图像类增量学习方法和系统

基于特征空间扩展压缩和空谱联合增广的高光谱图像类增量学习方法和系统，涉及高光谱图像类增量学习领域。解决了传统的图像增广方法主要针对空间信息进行处理，无法充分利用高光谱图像的光谱维度，同时类增量学习中的存在灾难性遗忘的问题。方法包括：根据空间‑光谱联合增强方法构建轻量化分类模型；在初始阶段，将全精度网络作为教师模型为轻量级网络的训练提供在线监督；在增量阶段，引入新的全精度网络缩小旧特征空间和目标特征空间之间的差距，获取优化的量化网络；根据优化的量化网络实现高光谱分类网络的学习能力的在线更新。应用于图像处理领域。