结合注意力机制的双流卷积自编码高光谱解混方法

Abstract

针对基于卷积自编码进行空-谱联合的高光谱解混方法中,过度引入像元光谱之间的空间相关性导致丰度过于平滑的现象,提出一种结合注意力机制的双流卷积自编码高光谱解混方法(DSCU-Net)。首先,利用双流卷积网络分别提取高光谱图像的空间特征和光谱特征;其次,为了确保空间特征和光谱特征之间的平衡性,引入通道注意力机制对提取到的空间特征进行重加权,并对光谱特征和重加权后的空间特征进行融合;最后,使用融合后的特征进行高光谱图像重构,并将重构结果送入解混网络的主干网络中进行光谱解混。通过最小化两次重构误差进行解混网络的训练。为了验证所提方法的性能,在两个真实数据集上进行实验,并对复杂场景下算法的性能表现进行分析。结果表明,DSCU-Net能够有效减少过度引入空间相关性造成丰度过于平滑的现象,具有更好的解混性能。