CN119399218A 一种基于风格转换的跨场景高光谱图像分割方法 （安徽大学）

号一种基于风格转换的跨场景高光谱图像分本发明涉及一种基于风格转换的跨场景高视角信息融合分割网络以聚合高光谱图像的空2换模块，结合多视角信息融合分割网络以构建基于风格转换的跨场景高光谱图像分割网优化跨场景高光谱图像分割网络参数，并在目标域高光谱图像上测试获得最终分类2.根据权利要求1所述的一种基于风格转换的跨场景高光谱图像分割方法，其特征在中源域高光谱图像X和目标域高光谱图像X都具有C个波段且波段范围相同，并且都具有相同的高度h和宽度w；,其中h和w分别代表高光谱图像的高度和宽度，X,0代表源域高光谱图像的索引操目标域高光谱图像x在第r个波段的亮度均值,其中h和w分别代表高光谱图像的高度和宽度，X,0代表目标域高光谱图像的索引操第r个波段上的伽马值r；伽马值r由以下公式计算：3,X在第r个波段的亮度均值；,3.根据权利要求1所述的一种基于风格转换的跨场景高光谱图像分割方法，其特征在卷积操作生成光谱条件位置编码，最后将光谱条件位置编码和展平后的高光xmai和光谱分支嵌入特征属于同一张高光谱图像xi4,,k,)和Fiusion(Q,k,D的X最后得到的为编码特征F；光谱图像分割标签Y；则p(e)代表由高光谱图像分割标签经过k个步数正向扩散所获得的特征图，其中k为小于K的正整数；从y(t-1)相关的正态分布中采样出p(e)代表一个步数的正向扩散过程，可由,,其中p"eip",p2),…,p");在0.000e")-⃞N(0,1)代表一个标准正态分布；,5,从中恢复出y(t-1)的理想方差e)可由以下公式表示：,,4.根据权利要求1所述的一种基于风格转换的跨场景高光谱图像分割方法，其特征在特征；目标域高光谱图像经过基于多视角交叉注意力的编码器生成对应目标域编码,,其中Fourier0代表傅里叶变换，p(a,b)代表目标域编码特征相位，4(a,b)代表目644）将保存的源域编码特征相位n,(a,b)和目标域编码特征幅值4(a,b)作为傅里叶,其中风格转换特征代表源域编码特征E;向目标域进行风格转换45）风格转换特征代替源域编码特征作为基于扩散模型的解码器的输入生成5.根据权利要求1所述的一种基于风格转换的跨场景高光谱图像分割方法，其特征在,其中crossentropy0代表交叉熵损失计算过程；53）判断是否达到设定的训练轮数，若是则完成78损失La优化跨场景高光谱图像分割网络参数，并在目标域高光谱图像X上测试获得最终具有相同的高度h和宽度w；[0015]22）计算源域高光谱图像X和目标域高光谱图像X在C个波段中每个波段段上时在第r个波段上的伽马值r；伽马值r由以下公式计算：图像x在第r个波段的亮度均值；[0024]24）对源域高光谱图像x应用伽马校正变换，在第r个9[0031]312）在空间分支上，将高光谱图像先二维深度卷积生成空间条件位置编码d代表嵌入维度大小；深度卷积操作生成光谱条件位置编码，最后将光谱条件位置编码和展平后的[0033]314）空间分支嵌入特征和光谱分支嵌入特征属于同一张高光谱图QKk,)和的逐元素相加；征F；K，则p(e)代表由高光谱图像分割标签经过k个步数正向扩散所获得的特征图，其中k为小于k的正整数；从y(t-1)相关的正态分布中采样出p(e)代表一个步数的正向扩散过程，声的强度；N(u,o)代表一个服从均值为u、方差为σ的正态分布；代表单位矩阵；e")-⃞N(0,1)代表一个标准正态分布；y(t-1)的理想方差e)可由以下公式[0063]41）校正后源域高光谱图像经过基于多视角交叉注意力的编码器生成对应源域编码特征；目标域高光谱图像经过基于多视角交叉注意力的编码器生成对应目标[0070]45）将保存的源域编码特征相位n,(a,b)和目标域编码特征里叶逆变换的输入，其中源域编码特征相位p,(a,b)代表了源域编码特征的域不变信[0072]其中风格转换特征代表源域编码特征向目标域进行风格转换之后的特[0073]46）风格转换特征代替源域编码特征作为基于扩散模型的解码器的输入[0075]51）校正后源域高光谱图像经过基于多视角交叉注意力的编码器生成对应源,[0080]54）将目标域高光谱图像输入到训练好的基于风格转换的跨场景高光谱图像[0081]本发明提出的一种基于风格转换的跨场景高光谱图像分割方法，相较于现有技具有相同的高度h和宽度w；[0093]（2）计算源域高光谱图像X和目标域高光谱图像X在C个波段中每个波段段上[0096]目标域高光谱图像x在第r个波段的时在第r个波段上的伽马值r；伽马值r由以下公式计算：图像x在第r个波段的亮度均值；[0110]（1_2）在空间分支上，将高光谱图像先二维深度卷积生成空间条件位置编码d代表嵌入维度大小；深度卷积操作生成光谱条件位置编码，最后将光谱条件位置编码和展平后的k,)和的逐元素相加；特征F；为k，则p(e)代表由高光谱图像分割标签经过k个步数正向扩散所获得的特征图，其中k为小于k的正整数；从y(t-1)相关的正态分布中采样出p(e)代表一个步数的正向扩散过声的强度；N(u,o)代表一个服从均值为u、方差为σ的正态分布；代表单位矩阵；e")-⃞N(0,1)代表一个标准正态分布；y(t-1)的理想方差e)可由以下公式[0143]（1）校正后源域高光谱图像经过基于多视角交叉注意力的编码器生成对应源域编码特征；目标域高光谱图像经过基于多视角交叉注意力的编码器生成对应目标[0150]（4）将保存的源域编码特征相位里叶逆变换的输入，其中源域编码特征相位p,(a,b)代表了源域编码特征的域不变信[0152]其中风格转换特征代表源域编码特征向目标域进行风格转换之后的特[0153]（5）风格转换特征代替源域编码特征作为基于扩散模型的解码器的输入[0156]（1）校正后源域高光谱图像经过基