[发明专利]一种面向高光谱图像的深度空谱子空间聚类方法

摘要

本发明公开了一种面向高光谱图像的深度空谱子空间聚类方法，包括：构建多尺度编码器网络以提取不同尺度像素块的多尺度空谱特征，编码器网络利用M层2D卷积操作提取不同尺度像素块的空谱特征表示；基于多尺度空谱特征表示构建协同约束的多尺度自表达层，各自表达层以各像素块的空谱特征表示为字典，通过像素块空谱特征表示间的相互表达重建各像素块特征；引入多尺度解码器网络，所述多尺度解码器网络利用M层2D反卷积操作重建出输入的像素块；构建由单一尺度自表达损失函数、不同尺度间自表达相似性损失函数、重建损失函数组成的总体损失函数；基于总体损失函数训练模型，以获得各自表达层参数矩阵，进而获取到最终的自表达重建系数矩阵以此计算相似度矩阵，获取最终聚类结果。