[發明專利]攜帶光譜信息和空間信息的圖像分類方法及系統

在審

• 申請號: 202010699245.3
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111797941A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 王永成;張欣;張寧;徐東東;陳波
• 申請（專利權）人: 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王雨

1.一種攜帶光譜信息和空間信息的圖像分類方法，其特征在于，包括：

將圖像進行依次級聯的至少兩次預設處理，所述預設處理包括分別將輸入圖像輸入到光譜特征提取結構和空間特征提取結構處理，得到包含光譜特征信息和空間特征信息的特征圖像；

其中，所述光譜特征提取結構包括依次級聯的第1至第l層第一函數，輸入圖像分別輸入第1至第l層第一函數，第i層第一函數輸出的特征圖像分別輸入到第i+1至第l層第一函數，每一層第一函數用于根據輸入的特征圖像提取光譜特征，而輸出得到的特征圖像，i∈[1，l)，l為大于等于1的正整數；

所述空間特征提取結構包括依次級聯的第1至第s層第二函數，輸入圖像分別輸入第1至第s層第二函數，第j層第二函數輸出的特征圖像分別輸入到第j+1至第s層第二函數，每一層第二函數用于根據輸入的特征圖像提取空間特征，而輸出得到的特征圖像，j∈[1，s)，s為大于等于1的正整數；

根據圖像經過各次所述預設處理后得到的特征圖像包含的特征信息，輸出圖像的分類結果。

2.根據權利要求1所述的攜帶光譜信息和空間信息的圖像分類方法，其特征在于，所述第一函數包含由k個大小為l×l×a的三維卷積核進行的卷積操作，或者所述第二函數包含由k個大小為a×a×l的三維卷積核進行的卷積操作。

3.根據權利要求1所述的攜帶光譜信息和空間信息的圖像分類方法，其特征在于，所述預設處理還包括：根據得到包含光譜特征信息和空間特征信息的特征圖像包含的特征信息，獲得不同通道的權重，根據不同通道的權重對該特征圖像的不同通道重新標定，將得到的特征圖像作為該次預設處理的輸出。

4.根據權利要求3所述的攜帶光譜信息和空間信息的圖像分類方法，其特征在于，根據得到包含光譜特征信息和空間特征信息的特征圖像包含的特征信息，獲得不同通道的權重包括：

將得到包含光譜特征信息和空間特征信息的特征圖像進行三維平均池化處理，得到大小為1×1×1×C的通道統計序列；

將得到的通道統計序列映射出不同通道的權重。

5.根據權利要求4所述的攜帶光譜信息和空間信息的圖像分類方法，其特征在于，根據以下公式，根據得到的通道統計序列映射出不同通道的權重：S＝σ(W₂δ(W₁Z))；

其中，S表示得到的不同通道的權重，Z表示得到的通道統計序列，δ()表示ReLU激活函數，σ()表示Sigmoid激活函數，和分別表示包括ReLU激活函數的全連接層和包括Sigmoid激活函數的全連接層的權重，r表示降維比例。

6.根據權利要求3所述的攜帶光譜信息和空間信息的圖像分類方法，其特征在于，根據不同通道的權重對該特征圖像的不同通道重新標定包括：將得到的不同通道的權重與該特征圖像相乘，表示為：

X＝F_scale(X,S)＝[x₁s₁,x₂s₂,…,x_Cs_C]，Fscale()表示通道間的相乘，其中X表示該特征圖像，S表示得到的不同通道的權重。

7.根據權利要求1-6任一項所述的攜帶光譜信息和空間信息的圖像分類方法，其特征在于，所述預設處理還包括：

將由所述光譜特征提取結構輸出的特征圖像降低通道數量，或者將由所述光譜特征提取結構輸出的特征圖像降低特征圖像的大小，或者將由所述光譜特征提取結構輸出的特征圖像降低通道數量以及將由所述光譜特征提取結構輸出的特征圖像降低特征圖像的大小；

或者，將由所述空間特征提取結構輸出的特征圖像降低通道數量，或者將由所述空間特征提取結構輸出的特征圖像降低特征圖像的大小，或者將由所述空間特征提取結構輸出的特征圖像降低通道數量以及將由所述空間特征提取結構輸出的特征圖像降低特征圖像的大小。