基于注意力机制和生成对抗网络的高光谱影像分类方法

摘要

本发明提供一种基于注意力机制和生成对抗网络的高光谱影像分类方法，涉及高光谱图像处理与应用技术领域。本发明对高光谱影像数据集进行归一化、主成分分析，得到真实样本；将特征矩阵进行转置卷积运算后，生成的特征输入到联合的空间‑光谱联合注意力机制模块，得到生成样本；将真实样本和生成样本进行四次卷积，得到输入样本的层次特征；真实样本特征与生成器中相应的等尺寸特征相加，生成新的融合特征输入到联合的空间‑光谱联合注意力机制模块；将层次特征沿着光谱通道依次输入到ConvLSTM中，通过识别器中的softmax函数实现分类。本发明能有效提高生成样本的质量，通过使用生成的高质量样本，提高鉴别器的分类能力。