【摘 要】
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高光谱图像(HSIs)分类是高光谱遥感图像处理中的关键性问题。利用有限的训练样本对高光谱图像进行分类是一个具有挑战性的课题。生成对抗网络(GAN)通过利用生成器和判别器之间的对抗关系,来迫使生成器生成足够逼近真实样本分布的假样本,从而提升小样本下判别器的分类性能。因此,生成对抗网络成为解决高光谱图像分类中小样本问题的一种新的技术。高光谱图像通常具有多个类别,各类别的标签样本数目差异较大,且不同类别
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高光谱图像(HSIs)分类是高光谱遥感图像处理中的关键性问题。利用有限的训练样本对高光谱图像进行分类是一个具有挑战性的课题。生成对抗网络(GAN)通过利用生成器和判别器之间的对抗关系,来迫使生成器生成足够逼近真实样本分布的假样本,从而提升小样本下判别器的分类性能。因此,生成对抗网络成为解决高光谱图像分类中小样本问题的一种新的技术。高光谱图像通常具有多个类别,各类别的标签样本数目差异较大,且不同类别样本的数据分布模式各不相同。GAN能够通过生成器和判别器的对抗方式,提高各自的性能。它利用判别器的决策学习真实样本的分布,并作为损失函数为生成器提供学习信号,但是无法直接评估生成器生成样本的质量,因此,难以保证生成器在训练的每一步都向逼近真实样本分布的方向优化。当处理高光谱数据时,生成样本的分布更加难以逼近具有复杂的空-谱分布的真实样本,且极易导致生成样本多样性不足以及模式坍塌问题,这可能会降低判别器的分类性能。因此,针对高光谱数据多样的类别、复杂的空间分布、高维度的光谱信息,如何生成具有多样性、强辨别力、高质量的高光谱样本,是利用GAN实现高光谱图像分类任务的一个关键问题。此外,针对高光谱图像“图谱合一”的特性,如何同时有效地利用高光谱图像的空间和光谱信息,提取具有辨别力的特征,进而实现高效、准确的图像分类,仍然是高光谱图像分类任务中的一个关键问题。为了解决这些问题,我们提出了基于协作学习GAN的高光谱图像分类算法。本文的主要研究内容总结如下:(1)提出了一种基于联合空间-光谱硬注意力模块和Conv LSTM的GAN算法。一方面,该算法通过定义基于多分支卷积网络的动态激活函数,在生成器中加入联合空间-光谱硬注意力模块。该模块通过保留生成的具有强辨别力的特征,抑制具有误导性和混淆性的特征,迫使生成器在空间维度和光谱维度的样本生成过程中,尽可能逼近高光谱复杂的空-谱分布。另一方面,该算法通过将Conv LSTM融入到判别器中,来提取高光谱数据的空间特征,以及长期的光谱依赖关系,实现高光谱图像空谱联合分类。通过实验验证,证明了所提出的方法在三种具有挑战性的高光谱数据集上的有效性,以及相对于其他几种先进的高光谱分类算法的优越性。(2)提出了一种基于协作学习机制的GAN算法。该算法通过利用判别器提取的真实样本浅层到深层的特征来协作生成器生成样本。它能够促使生成器和判别器不仅能够相互竞争,而且可以相互协作进行优化和提升。最终,通过生成器和判别器之间的竞争和协作学习,不仅能够提高生成样本的质量,也能够提高判别器的分类性能。实验验证表明,相对于其他几种高光谱分类算法,所提出的GAN算法在三种不同的高光谱数据集上具有较好的分类性能。(3)提出了一种基于多类别生成器和感知损失的GAN算法。该算法通过在生成器中构建多个多类别生成器,并对每个多类别生成器执行特定类别分类,来促使不同的多类别生成器能够捕获特定的不同类别样本的数据分布模式。此外,在该模型的判别器中加入了感知损失函数,来指导判别器的特征提取过程和生成器的样本生成过程。实验结果表明,与其他先进的高光谱分类方法相比,该算法在三种不同的高光谱图像数据集上都能获得最优的分类结果。
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