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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种轻量化掩膜引导空‑谱自注意力的高光谱图像重建方法，该方法包括：建立波形网络，提取图像不同尺度的特征信息；学习轻量化空‑谱自注意力；学习掩膜注意力，引导网络关注被掩膜遮蔽的信息，提高重建图像的空间保真度；通过亚像素采样策略，提取图像不同尺度的特征；使用L2范数作为损失函数，进行端到端的网络训练。本发明通过在空间维度和光谱维度上分别学习低阶相关性矩阵，减少了空‑谱相关性矩阵的大小，降低了学习空‑谱自注意力的计算量；为了在有限的参数量下，提高模型特征提取的能力，提出波形结构网络，通过多次上下采样，充分提取图像不同尺度上的特征，提高了图像的重建质量。
主权项：1.一种轻量化掩膜引导空-谱自注意力的高光谱图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，建立波形网络，提取图像不同尺度的特征信息；该网络由多个阶段组成，每个阶段是一个U型结构的子网络，每个子网络包含若干个轻量化掩膜引导的空-谱自注意力模块；第二步，学习空-谱自注意力；分别从空间维和光谱维上学习一个低阶相关性矩阵，将空间相关性矩阵大小从HW×HW减少至HW×1，将光谱相关性矩阵大小从C×C减少为C×1；空间自注意力的计算复杂度由OCHW2降为OCHW，光谱自注意力的计算复杂度由OC2HW降为OCHW；第三步，学习掩膜注意力；通过提取掩膜特征信息，指导网络关注被掩膜遮蔽的信息，提高重建图像的空间保真度；第四步，采用亚像素采样策略，对图像进行上下采样，提取不同尺度的特征；第五步，使用L2范数作为损失函数，进行端到端的网络训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种轻量化掩膜引导空-谱自注意力的高光谱图像重建方法
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