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基于3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类

王浩 张晶晶 李园园 王峰 寻丽娜

王浩, 张晶晶, 李园园, 王峰, 寻丽娜. 基于3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类[J]. 红外技术, 2020, 42(3): 264-271.
引用本文: 王浩, 张晶晶, 李园园, 王峰, 寻丽娜. 基于3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类[J]. 红外技术, 2020, 42(3): 264-271.
WANG Hao, ZHANG Jingjing, LI Yuanyuan, WANG Feng, XUN Lina. Hyperspectral Image Classification Based on 3D Convolution Joint Attention Mechanism[J]. INFRARED TECHNOLOGY, 2020, 42(3): 264-271.
Citation: WANG Hao, ZHANG Jingjing, LI Yuanyuan, WANG Feng, XUN Lina. Hyperspectral Image Classification Based on 3D Convolution Joint Attention Mechanism[J]. INFRARED TECHNOLOGY, 2020, 42(3): 264-271.

基于3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类

基金项目: 安徽省自然科学基金(1808085MF209)%偏振光成像探测技术安徽省重点实验室开放基金(2019KJS030009)
详细信息
  • 中图分类号: O235

Hyperspectral Image Classification Based on 3D Convolution Joint Attention Mechanism

  • 摘要: 由于高光谱图像存在较高的数据维数,会给分类过程带来一些困难.为了提高分类的准确率,提出了一种使用3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类方法.首先,将中心像素与周围相邻的其它像素进行配对,可以通过配对构成多组新的像素对,充分利用了像素之间的邻域相关性.接着,将像素对放入3D卷积联合注意力机制网络框架中进行分类,它能够对高光谱图像中的特征进行选择性的学习.最后,通过投票策略获得像素标签.实验是在两个真实的高光谱图像数据集上进行.结果表明,所提出的方法充分挖掘了高光谱图像的光谱空间特征,能有效地提高分类精度.
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