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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于光谱增强循环一致性Transformer的高光谱图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118781384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410740781.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于光谱增强循环一致性Transformer的高光谱图像分类方法是由王鑫;井诗涵;石爱业;江怡;高荧设计研发完成，并于2024-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱增强循环一致性Transformer的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光谱增强循环一致性Transformer的高光谱图像分类方法。首先，设计光谱增强模块，引入三维卷积提取图像增强型光谱特征；其次，设计全局空间特征提取模块，将循环一致性思想引入到高光谱图像分类Transformer模型中，通过聚合图像的相关上下文信息对全局特征进行编码，得到图像全局空间特征；然后，为了弥补高光谱图像局部空间信息容易丢失这一缺陷，构建局部空间特征提取模块，通过二维卷积获取局部像素之间的空间关联；最后，设计特征融合与分类模块，将全局特征与局部特征融合，并利用Softmax分类器预测每个像素的地物类别。本发明设计的方法可充分提取高光谱图像的光谱和空间信息，在高光谱图像分类中具有良好的性能表现。

本发明授权基于光谱增强循环一致性Transformer的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于光谱增强循环一致性Transformer的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建高光谱图像分类数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；设计主成分分析预处理模块，对于原始高光谱图像进行波段降维，以减少冗余光谱带； 2搭建光谱增强循环一致性Transformer模型，主要包括光谱增强模块、全局空间特征提取模块、局部空间特征提取模块、特征融合与分类模块这四个部分； 3将步骤1中的训练集和验证集输入到步骤2中的光谱增强模块，利用三维卷积提取图像增强型光谱特征，记为HSPE； 4设计全局空间特征提取模块，构建循环一致性Transformer模块，提取图像全局空间特征； 4.1将HSPE进行展平和线性映射，变换为序列向量其中U＝D×C表示特征的维度；将Xseq输入循环一致性Transformer模块提取全局空间特征； 4.2步骤4.1中的循环一致性Transformer模块包括一个自对齐子模块和一个传统ViT编码器，其中，自对齐子模块的设计思路如下： 4.2.1首先，计算对目标像素的信息聚合有利的一致性像素和注意力权重，具体公式如下： Δ＝fQ+C，A＝gQ+C 其中，表示预测的一致像素，表示注意力权重，户表示聚合的像素数，Q表示Transformer中的查询向量，C表示位置编码信息；f·和g·表示两个全连接层，分别用来预测偏移量和注意力权重值； 4.2.2计算自对齐模块中的自注意力，具体公式如下： 其中，r∈{0,1，...，HW}表示展平特征的索引，V表示Transformer中的数值向量，ζ表示Softmax函数； 4.2.3基于自注意力，计算多头注意力并对其进行层归一化处理得到具体公式如下： HMSA＝concatPredAttenQ1，V1，...，PredAttenQHW，VHW HLN＝LNHMSA 其中，LN·表示层归一化处理； 4.2.4将步骤4.2.3中得到的HMSA与步骤4.1中得到的自对齐模块的输入特征Xseq进行如下形式的元素级相加，得到自对齐模块的输出特征 HOUT＝LNMLPXseq+HLN+Xseq+HLN 其中，MLP·表示多层感知机； 4.3经过自对齐模块得到的特征HOUT再经过传统ViT编码器，得到循环一致性Transformer模块的输出特征，使用2个结构相同的循环一致性Transformer模块进行全局空间特征提取，最终得到图像全局空间特征 5构建局部空间特征提取模块，通过二维卷积获取局部像素之间的空间关联； 6设计特征融合与分类模块，将步骤4中得到的全局特征与步骤5中得到的局部特征融合，融合后的特征用于训练整个光谱增强循环一致性Transformer网络模型； 7将测试集输入到步骤6中训练好的网络模型中，利用Softmax分类器预测每个像素的地物类别，得到最终分类结果。

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