transformer高光谱图像
时间: 2025-03-16 13:02:06 浏览: 63
### 高光谱图像处理中的Transformer技术方案
近年来,随着深度学习的发展,Transformer架构逐渐被引入到高光谱图像(HSI)处理领域。以下是几种主要的研究方向和技术方案:
#### 1. **高光谱图像重建**
一种高效的Transformer模型被提出用于解决高光谱图像的超分辨率问题[^2]。该模型通过结合空间和光谱信息,在多个公开数据集上展现了卓越的性能表现。具体而言,《Mask-guided Spectral-wise Transformer for Efficient Hyperspectral Image Reconstruction》提出了一个掩码引导的光谱级Transformer框架,能够显著减少计算复杂度的同时保持高质量的重建效果[^1]。
此外,为了进一步优化重建过程,另一项研究表明,通过设计专门的空间-光谱累积注意力机制(SPECAT),可以在单个尺度下完成全局关键特征提取,大幅降低网络深度需求以及运算负担[^3]。这种创新性的方法不仅提升了效率还增强了对于细粒度变化区域的理解能力。
#### 2. **高光谱图像分类**
针对传统基于手工特征的方法难以满足现代大规模数据分析的需求这一挑战,研究者们探索了如何利用Transformer改进HSI分类任务的效果。例如有文献指出,相比起单纯依赖于特定算法构建出来的固定模式识别规则的传统方式来说,采用端到端训练流程下的新型神经网络结构——尤其是那些融入了自注意机制的设计思路之后,则可以更好地挖掘隐藏在海量维度背后的有效判别依据[^4]。
下面给出一段简单的Python伪代码展示如何初始化这样一个基本版本的Vision Transformer应用于二维矩阵形式输入(如经过预处理后的某波段影像切片):
```python
import torch.nn as nn
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, image_size, patch_size, num_classes, dim, depth, heads, mlp_dim, channels=3):
super().__init__()
self.patch_embedding = PatchEmbedding(image_size=image_size,
patch_size=patch_size,
embed_dim=dim,
channel=channels)
self.transformer_encoder = TransformerEncoder(depth=depth,
head=heads,
hidden_dim=mlp_dim,
embedding_dim=dim)
self.classifier_head = ClassifierHead(embedding_dim=dim,
output_dim=num_classes)
def forward(self,x):
patches = self.patch_embedding(x)
features = self.transformer_encoder(patches)
logits = self.classifier_head(features[:,0]) # 取CLS token对应的输出
return logits
```
此部分仅作示意用途,请根据实际应用场景调整参数设置与模块定义。
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