高光谱影像分类方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了高光谱影像分类方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取高光谱影像；将高光谱影像输入到训练好的高光谱分类模型中，得到高光谱影像的分类结果；其中，高光谱分类模型具有多个编码层与多个解码层，分别用于采集和处理不同分辨率的图像特征，编码层和解码层中嵌入全局‑局部互引导模块；所述全局‑局部互引导模块包括特征映射模块、第一并行分支与第二并行分支，所述特征映射模块对特征图进行特征映射得到映射特征图，所述第一并行分支对所述映射特征进行偏移操作，所述第二并行分支对所述映射特征进行相似度计算和聚合度计算，将所述第一并行分支和第二并行分支输出的特征进行融合。本申请提高了高光谱影响的分类精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种高光谱影像分类方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

1、高光谱图像以其连续的光谱信息和丰富的光谱特征而闻名，这使得它在地质学调查、环境监测、城市规划以及精准农业等领域中提供了重要的数据支持。近年来，随着高光谱技术的迅速发展，高光谱影像朝着同时具备高光谱分辨率和高空间分辨率(双高)的方向发展。

2、双高影像不仅能够提供更窄的光谱波段和更详细的空间细节，同时也带来了更严重的空-谱异质性。这种异质性导致地物类内方差增大，而类间差异减小。另外，海量的数据也带来了噪声信息的冗余，严重影响影像地物类别的分辨能力。

3、传统的高光谱影像分类方法仅通过地物光谱特征来判定像元的类别归属，此分类方法的精确度较差。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种高光谱影像分类方法、装置、存储介质及电子设备，能够提高高光谱影像的分类精度。

2、本申请实施例提供了一种高光谱影像分类方法，包括：

3、获取高光谱影像；

4、将所述高光谱影像输入到训练本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种高光谱影像分类方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的高光谱影像分类方法，其特征在于，所述高光谱分类模型还包括光谱净化与组合模块，所述对特征图进行特征映射得到映射特征图的步骤之前，包括：

3.根据权利要求2所述的高光谱影像分类方法，其特征在于，所述对所述第一图像特征的波段进行筛选和重组，包括：

4.根据权利要求1所述的高光谱影像分类方法，其特征在于，所述特征映射模块对特征图进行特征映射得到映射特征图，包括：

5.根据权利要求1所述的高光谱影像分类方法，其特征在于，所述高光谱分类模型为U型结构，所述多个编码层之间通过...

【技术特征摘要】

1.一种高光谱影像分类方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的高光谱影像分类方法，其特征在于，所述高光谱分类模型还包括光谱净化与组合模块，所述对特征图进行特征映射得到映射特征图的步骤之前，包括：

3.根据权利要求2所述的高光谱影像分类方法，其特征在于，所述对所述第一图像特征的波段进行筛选和重组，包括：

4.根据权利要求1所述的高光谱影像分类方法，其特征在于，所述特征映射模块对特征图进行特征映射得到映射特征图，包括：

5.根据权利要求1所述的高光谱影像分类方法，其特征在于，所述高光谱分类模型为u型结构，所述多个编码层之间通过多个池化层、多个上采样层连接，所述池化层用于对图像特征进行下采样，所述上...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋永华，张帅，王成军，谭美淋，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：