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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利基于中心-领域交互式学习的高光谱图像分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114821186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210540901.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于中心-领域交互式学习的高光谱图像分类方法及系统是由杜博;杨佳琪;张良培设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于中心-领域交互式学习的高光谱图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于中心‑领域交互式学习的高光谱图像分类方法及系统，首先引入了中心观察像素和邻域辅助像素的概念，利用基于区域分割思想的分级区域采样策略以每个中心观察像素为中心由近及远地生成中心区域、近邻区域和周围区域，为后续处理提供数据支持。然后将包含中心观察像素的中心区域送入中心Transformer分支，获得细粒度的特征表达。接着将包含邻域辅助像素的近邻区域和周围区域送入邻域Transformer分支，获得粗粒度的特征表达。最后将上述两个分支输出的特征进行融合，送入多层感知机完成分类。本发明所述的方法不仅顾及地物的低级细节特征，而且保留全局的高级语义信息，能够增强高光谱图像分类性能。

本发明授权基于中心-领域交互式学习的高光谱图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于中心-领域交互式学习的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入原始高光谱图像和地物真实分布标签图，确定需要保留的主成分数量p和提取图像块的尺寸w；步骤2：对原始高光谱图像进行降维处理，获得低维表达；步骤3：对于降维后的高光谱图像，在每个像素周围选取尺寸为13w×13w×p的图像块作为中心区域，输入到中心Transformer分支，得到中心Transformer分支的输出特征；所述中心Transformer分支，包括第一层正则化模块、多头自注意力模块、第二层正则化模块、前馈网络模块、第一个残差连接模块和第二个残差连接模块；所述第一层正则化模块，用于将输入数据转成1024维度，然后输入所述多头自注意力模块；所述多头自注意力模块，首先将输入的查询和键值进行相乘，再通过Softmax层获得注意力图，然后将注意力图和待计算值进行相乘后线性投影，并输入所述第二层正则化模块；所述第二层正则化模块，用于将输入数据转成1024维度，然后输入所述前馈网络模块；所述前馈网络模块，用于将输入数据依次通过线性函数、高斯误差线性单元函数、随机丢弃函数、线性函数、随机丢弃函数，获得处理后的值；所述第一个残差连接模块，用于将原始数据和多头自注意力模块输出值进行相加；所述第二个残差连接模块，用于将第一个残差连接输出值和前馈网络模块输出值进行相加；步骤4：以中心区域为焦点，由近及远分别选取w×w×p和5w×5w×p的图像块作为近邻区域和周围区域，并在周围区域里构建周围区域网格，然后将近邻区域与周围区域结合，输入到邻域Transformer分支，得到邻域Transformer分支的输出特征；步骤5：将步骤3和步骤4的输出特征融合，得到中心-邻域交互式学习后的联合特征，将联合特征送入多层感知机进行分类；步骤6：对于高光谱图像里每个像素，重复步骤3—5，完成对整幅图像的分类。

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