May, 2017

基于马尔可夫随机场和卷积神经网络的高光谱图像分类

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TL;DR该论文提出了一种新的超光谱遥感图像监督分类算法，该算法在统一的贝叶斯框架下集成了波谱和空间信息，并结合卷积神经网络和 Alpha-Expansion Min-Cut 算法。实验结果表明，该算法在一个合成数据集和两个基准超光谱数据集上的性能要优于其他最先进的方法。
发现论文，激发创造
  • 一种用于高光谱图像分类的快速三维卷积神经网络

    本论文提出了一种利用 3D CNN 模型用于 HSI 分类的方法，其利用了空间光谱特征图以实现良好的性能，并对其性能进行了实验验证。

    Apr, 2020

  • 基于生成对抗网络和概率图模型的高光谱图像分类

    本文介绍了一种使用生成式对抗网络与概率图模型相集成的方法来进行高光谱图像分类，试图提高分类精度并在数据利用率上更有效地使用大量未标注数据，实验结果表明，这种方法在使用少量数据进行训练时，获得了令人鼓舞的分类准确度。

    Feb, 2018

  • 采用空间 - 光谱深度残差卷积神经网络的高光谱图像去噪

    本文提出了一种基于深度学习的方法，通过使用混合空间谱卷积神经网络（HSID-CNN）学习噪声和清晰 HSI 之间的非线性端到端映射来对 HSI 图像进行去噪处理，并通过多尺度特征提取和多级特征表达来捕捉多尺度空间 - 频谱特征并融合不同级别的特征表示来进行最终还原，实验结果表明，该方法在定量评估指标、视觉效果和 HSI 分类准确率方面均优于许多主流方法。

    Jun, 2018

  • 高光谱图像分类的深度学习：综述

    本文综述了基于深度学习的高光谱影像分类方法，并比较了几种解决方案。该框架将相关工作分为光谱特征网络、空间特征网络和光谱空间特征网络三部分，最后，基于实际高光谱数据验证了几种典型的深度学习分类算法。

    Oct, 2019

  • 光谱图推理网络用于高光谱图像分类

    我们提出了一种谱图推理网络 (SGR) 学习框架，通过谱解耦模块和谱集成模块，有效利用高光谱图像进行分类，取得了显著的性能提升。

    Jul, 2024

  • 基于 3D 卷积引导的光谱 - 空间变换器用于高光谱图像分类

    我们提出了一种基于 3D 卷积引导的光谱 - 空间 Transformer（3D-ConvSST）的高光谱图像分类方法，该方法利用 3D 卷积引导的残差模块（CGRM）在编码器之间来 “融合” 局部空间和光谱信息以增强特征传递，并通过全局平均池化来提取更具有辨别力和相关性的高级特征进行分类。在三个公共高光谱图像数据集上进行了大量实验，证明了所提出模型相比传统的、卷积和 Transformer 模型的优越性。

    Apr, 2024

  • SpectralDiff: 具有光谱空间扩散模型的高光谱图像分类

    提出了一种基于光谱 - 空间扩散模型的高光谱图像分类方法，该方法可以实现对训练样本的光谱和空间分布的前向和反向扩散过程，从而对样本之间的全局空间 - 光谱关系进行建模，提取的特征可以从重建的训练样本分布中获得更好的分类性能。

    Apr, 2023

  • 对比图卷积网络用于高光谱图像分类

    本文提出了一种基于对比学习的图卷积网络模型（ConGCN）来增强高光谱图像分类任务的特征表示能力，通过使用半监督对比损失函数和图生成损失函数从光谱信息和空间关系中挖掘出最大的监督信号。实验结果表明，该模型在四个典型的基准数据集上取得了显著的性能提升。

    May, 2022

  • 基于自调节卷积神经网络的高光谱图像去噪

    提出了一种自调制卷积神经网络（SM-CNN）用于高光谱图像去噪，通过利用相关的光谱和空间信息，该网络能够根据相邻的光谱数据自适应地转换特征，提高处理复杂噪声的能力，实验证明在合成和真实数据上，SM-CNN 在公共基准数据集上在定量和定性上均优于其他最先进的高光谱图像去噪方法。

    Sep, 2023

  • 基于图神经网络和注意力机制的遥感数据高光谱图像分类方法综述

    使用深度学习技术进行高光谱成像的分类正在迅速增长并取得更好的性能。本综述提供了基于图和注意力机制的方法来进行遥感和航空高光谱图像分类的综合概述，同时总结了相关数据集和处理技术的基准评估。

    Oct, 2023