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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于Transformer网络的高光谱波段选择方法及装置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：CN115641503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211210073.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于Transformer网络的高光谱波段选择方法及装置是由刘宇飞;厉小润;许泽众设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer网络的高光谱波段选择方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱遥感图像处理领域，公开了基于Transformer网络的高光谱波段选择方法及装置。包括：1计算波段位置编码；2构建并训练Transformer重建网络；3度量候选波段的代表性；4度量候选波段的冗余度；5设计兼顾波段代表性和冗余度的波段打分函数，评价候选波段；6逐个选择在所有未选波段中得分最高的波段，直到已选波段的数量达到预设值。本发明从高光谱图像特性出发，结合Transformer网络和卷积自编码器网络，挖掘了光谱波段之间潜在的非线性关系，充分利用了高光谱图像的空间信息，提出了兼顾波段代表性和冗余度的波段选择方法，能够有效地提升高光谱图像像素分类的效果。

本发明授权一种基于Transformer网络的高光谱波段选择方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer网络的高光谱波段选择方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1）计算波段位置编码： 将高光谱图像分块，每一个高光谱图像块作为一个样本； 根据波段位置编码策略，将波段位置信息转换为嵌入向量，计算公式表示为： ； 其中，pos代表某一波段在所有波段集合中的位置，i代表像素在波段向量中的位置，D代表一个波段向量包含的像素数，BPE.表示某一波段中某一像素的波段位置编码结果，所有波段的位置编码结果构成了波段位置编码矩阵； 步骤2）构建并训练Transformer重建网络： 构建Transformer重建网络；所述的Transformer重建网络包括基于Transformer的波段多头自注意力模块和基于卷积自编码器的重建模块； 所述的基于Transformer的波段多头自注意力模块以波段位置编码矩阵与按波段展开的高光谱图像样本之和作为输入，用于获取波段注意力掩膜，计算公式表示为： ； 其中，代表波段注意力掩膜向量，代表第i个波段的注意力掩膜，L代表波段数，代表波段位置编码矩阵与按波段展开的高光谱图像样本之和，代表基于Transformer的波段多头自注意力模块，代表基于Transformer的波段多头自注意力模块中可训练的参数； 所述的波段多头自注意力模块包含一个或多个多头自注意力层，用于抑制单个注意力头可能产生的偏差，计算公式表示为： ； 其中，代表多头自注意力层，M代表多头自注意力层的输入，代表拼接操作，代表第i个注意力头，代表每个注意力头中键的维度，h代表注意力头的数目，、、和都代表投影的参数矩阵； 利用波段注意力掩膜向量对原始高光谱图像块中的光谱波段进行重加权，得到的重加权的波段作为基于卷积自编码器的重建模块的输入，用于重建原始高光谱图像块； 以重建误差最小和波段注意力掩膜向量稀疏作为优化目标，训练Transformer重建网络； 步骤3）度量波段代表性： 利用训练后的基于Transformer的波段多头自注意力模块输出的波段注意力掩膜向量度量每一个候选波段的代表性；初始化时，将所有波段视为候选波段，构成候选波段集合； 所述的波段代表性的计算公式表示为： ； 其中，代表候选波段的代表性度量值，n代表样本数，代表第i个样本中候选波段的注意力掩膜； 从候选波段集合中选择代表性度量值最高的候选波段作为第一个被选波段，构建已选波段子集，并将其从候选波段集合中剔除； 步骤4）度量波段冗余度： 利用训练后的基于Transformer的波段多头自注意力模块中最后一个多头自注意力层中得到的波段相关性矩阵计算当前候选波段与当前已选波段之间的冗余度； 所述的波段相关性矩阵通过键矩阵和查询矩阵求得，计算公式表示为： ； 所述的当前候选波段与当前已选波段之间的冗余度的计算公式表示为： ； 其中，代表候选波段的冗余度，q代表当前已选波段数目，代表候选波段与第k个已选波段的相关性； 步骤5）构建兼顾波段代表性和冗余度的综合评价指标，计算公式表示为： ； 其中，代表两个度量值的平衡系数，代表候选波段的综合得分； 步骤6）搜索期望波段子集： 对当前所有候选波段的综合得分进行排序，选择当前得分最高的候选波段加入已选波段子集； 重复步骤4）至步骤6），直到已选波段子集包含波段的数目达到预先设定的值为止。

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