一种高光谱图像缺陷检测方法和装置

本方案公开了一种高光谱图像缺陷检测方法和装置，该方法包括：将待检测的高光谱壁画图像按照预设尺寸切割成多个子图；将子图输入目标神经网络模型的三维卷积模块得到联合特征图；根据自注意力权重对每个位置的空间特征和光谱特征进行加权处理，得到加权特征图；通过模型的金字塔池化模块对标准加权特征图进行多个尺度的池化操作，得到多尺度特征；将拼接特征图输入模型的全连接层，生成子图中每个像素点的异常概率，将各个二值化图像按照所处的位置进行拼接，得到高光谱壁画图像的缺陷检测结果图。本方案能够通过多尺度特征提取精准检测壁画中的各种缺陷，在光谱维度复杂、缺陷种类多样的高光谱壁画图像中，展现了较高的准确性和鲁棒性。