[發明專利]基于空譜卷積核的高光譜圖像分類方法、存儲介質及設備

有效

• 申請號: 202010560570.1
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111723731B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發明（設計）人: 馬文萍;馬昊翔;朱浩;武越;焦李成;馬夢茹;李亞婷
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V20/10;G06V10/26;G06V10/58;G06V10/762;G06V10/70;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09;G06N20/10
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

1.一種基于空譜卷積核的高光譜圖像分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、輸入一個三維立方體高光譜圖像F，F∈R^m×n×c，R表示整個實數域，m表示整個輸入圖像的長度，n表示整個輸入圖像的寬度，c表示整個輸入圖像的通道數即光譜波段數；

S2、對高光譜圖像數據集劃分，將劃分的結果分配到對應類別所屬的集合中；

S3、對高光譜圖像數據進行SLIC超像素分割，提取空間卷積核；

S4、步驟S3完成后，提取光譜卷積核，具體為：

S401、對每個輸入尺寸為15×15×c的高光譜數據作全局池化，得到1×1×c尺寸的列向量，將得到的列向量進行邊緣填充，填充數據為0，填充尺寸為2；將此數據輸入三維卷積層，卷積核尺寸設置為1×1×5，卷積步長設置為1，卷積輸出特征尺寸為1×1×c；

S402、從輸入高光譜數據中取出中心像素所在列向量，尺寸為1×1×c，與步驟S401中所得卷積特征逐像素相加，得到新的光譜通道特征，特征尺寸為1×1×c；

S403、將光譜通道特征輸入通道權重訓練網絡，網絡結構為：第一全連接層→ReLu激活層→第二全連接層→sigmoid激活層；第一全連接層輸入神經元個數設置為c，輸出神經元個數設置為16；第二全連接層輸入神經元個數設置為16，輸出神經元個數設置為c；經過sigmoid激活函數后輸出1×1×c尺寸的通道權重向量；

S404、將步驟S403網絡輸出的通道權重向量通過乘法，逐通道加權到輸入尺寸為15×15×c的高光譜數據上，得到新標定后的高光譜數據，尺寸保持不變為15×15×c；以新標定數據中心像素為基準，截取周圍3×3區域的像素塊，作為光譜卷積核父本；

S405、光譜卷積核父本尺寸為3×3×c，每個光譜卷積核需從父本光譜維度隨機抽取d維組成，則每個光譜卷積核尺寸為3×3×d，光譜卷積核維數d需與空間卷積核個數保持一致，本階段抽取卷積核的個數為b；

S5、將空間卷積核和光譜卷積核經多次卷積操作構成空譜卷積核預訓練網絡，預訓練網絡結構為：第一空間卷積層→第一規范層→第一激活層→第二空間卷積層→第二規范層→第二激活層→第三空間卷積層→第三規范層→第三激活層→第一光譜卷積層→第四規范層→第四激活層；

第一空間卷積層的卷積核由步驟S3操作產生，卷積核尺寸為5×5×c，個數為d，卷積步長為1，填充數據為2；第二空間卷積層的卷積核在第一層輸出的特征圖中生成，在特征圖中截取d個空間卷積核，卷積核尺寸為5×5×d，卷積步長為1，填充數據為2；第三空間卷積層的卷積核，將在第二層輸出特征圖中生成，與第二層操作一致，在特征圖中截取d個空間卷積核，卷積核尺寸為5×5×d，卷積步長為1，不做數據填充；

第一光譜卷積層的卷積核由步驟S4操作產生，卷積核尺寸為3×3×d，個數為b，卷積步長為1，不做數據填充；經光譜卷積操作后，輸出的空譜特征維度為b；

S6、將步驟S5中預訓練網絡的輸出特征圖輸入監督訓練網絡中進行訓練，訓練完畢后得到級聯監督訓練網絡，網絡輸出特征經由softmax函數實現圖像分類。

2.根據權利要求1所述的基于空譜卷積核的高光譜圖像分類方法，其特征在于，步驟S2具體為：

S201、對高光譜圖像三維數據進行邊緣填充，填充數據為0，填充尺寸為7；

S202、將填充完成的三維數據以每個像素為中心，截取周圍15×15的像素塊作為單個數據集，得到數據集尺寸為15×15×c；

S203、將得到數據集以每個中心像素類別為標簽，分配到對應類別所屬的集合中。

3.根據權利要求1所述的基于空譜卷積核的高光譜圖像分類方法，其特征在于，步驟S3具體為：

S301、對原始高光譜圖像數據進行SLIC超像素分割，每個超像素分割尺寸為5×5，分割后得到N個超像素及其像素中心，以超像素中心為基準截取周圍5×5尺寸像素塊作為新的單位超像素；

S302、將得到的超像素轉為灰度圖，通過均值Hash算法實現超像素聚類；

S303、計算每一類超像素信息熵H_k；

S304、根據各類超像素抽取數量從各類總數中隨機抽取a個，將抽到的超像素坐標映射到原高光譜圖像中，空間卷積核將由映射出的d個5×5×c尺寸的超像素塊構成。