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申请/专利权人：河北工业大学

摘要：本发明是一种基于三维频域变换的域泛化高光谱图像分类方法，属于跨场景分类领域。首先，获取原始图像并进行归一化处理，得到源域图像；然后，构建生成器和鉴别器，生成器分别通过频域增强和多源信息融合生成扩展域图像和中间域图像；鉴别器包含三个子鉴别器，每个子鉴别器均包含自适应频域变换模块、特征提取器、分类头和投影头，自适应频域变换模块用于提取包含空谱信息和频域信息的联合特征；最后，利用源域图像、扩展域图像以及中间域图像对生成器和鉴别器进行训练，训练后的自适应频域变换模块、特征提取器和分类头组成分类模型。从源域图像中分解出频域信息，频域信息增强后再与空谱信息进行重结合实现域扩展，提升了域泛化能力和分类性能。

主权项：1.一种基于三维频域变换的域泛化高光谱图像分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：第一步：获取原始图像，对原始图像进行归一化处理，得到源域图像；第二步：构建生成器，用于生成扩展域图像和中间域图像；首先，通过三维傅里叶变换将源域图像从空谱域变换至频域；以各个像素点为中心，将源域图像划分为多个图像块；对图像块的振幅进行混合，振幅混合公式为： （3）式中，Ãxi,sdu,v,m是第i个图像块的混合振幅，Axi,sdu,v,m是第i个图像块混合前的振幅，Āxi,sdu,v,m是第i个图像块的振幅均值，u,v,m为像素点在频域上的表征，λ是增强因子；然后，将图像块的混合振幅与相位进行重结合，将图像块映射到新频域空间，则图像块的新频域表示为： （4）式中，Ff’xi,sdu,v,m是第i个图像块的新频域表示，Pxi,sdu,v,m是第i个图像块的相位；最后，对图像块的新频域表示进行逆三维傅里叶变换，得到扩展域图像； （5）式中，xed表示扩展域图像，Ff-1表示逆三维傅里叶变换；对多源信息进行融合，生成中间域图像，公式为： （6）式中，xid是中间域图像，xsd是源域图像，w1、w2、w3分别是源域、扩展域和噪声域权重，g是高斯噪声；第三步：构建鉴别器；鉴别器包含三个子鉴别器，三个子鉴别器的输入分别是源域图像、扩展域图像以及中间域图像；第四步：利用源域图像、扩展域图像以及中间域图像对生成器和鉴别器进行训练，训练后的自适应频域变换模块、特征提取器和分类头组成分类模型，用于目标域图像的分类。

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权利要求：

百度查询： 河北工业大学 基于三维频域变换的域泛化高光谱图像分类方法