一种基于全局胶囊神经网络的高光谱遥感图像分类方法

摘要

本发明提供一种基于全局胶囊神经网络的高光谱遥感图像分类方法，该方法采用主成分分析方法降低输入高光谱图像的光谱维度并同时实现去噪；然后通过对降维后的HSI图像进行卷积操作并将其设置为全局块来提取图像的全局特征；紧接着在全局块之后附加一个卷积层以提取更合适的图像特征；进而在Primary Caps层将提取到的图像特征通过动态路由算法迭代封装成对应的胶囊向量；最后，通过自注意力模块处理之后在Class Caps层中计算输出向量的长度来评判当前输入HSI图像属于相应实体的概率。