摘要
本发明属于高光谱图像识别技术领域,涉及一种高光谱图像的光谱和空间特征的识别方法,将高光谱图像划分为N块具有光谱和空间特征的图像块;从高光谱图像中提取并激活的图像块,再将图像块通过批标准化处理生成一阶统计特征,通过一阶统计特征及其转置的外积进行逐元素相乘获得二阶统计特征;将二阶统计特征转换为局部特征图输入交叉正交注意力机制,通过用于衡量特征映射间相关性的亲和矩阵计算水平注意力矩阵以及垂直注意力矩阵,根据水平和垂直注意力矩阵计算切比雪夫距离来调整局部特征图的加权特征;对加权特征进行二维卷积处理,生成加权特征图,通过和矩阵进行向量化处理,用全连接层完成识别。
技术关键词
加权特征
统计特征
识别方法
负值特征
注意力机制
图像块
主成分分析方法
切比雪夫
ReLU函数
生成特征
Sigmoid函数
高光谱图像数据
协方差矩阵
表达式
滑动窗口
策略
图像识别技术
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音频
连续特征
大语言模型
交叉注意力机制
转化方法
特征提取网络
图像
白光
表面粗糙度检测
通道注意力机制