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龙图腾网获悉北京观微科技有限公司申请的专利高光谱图像的分类方法和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：CN118097252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410209563.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权高光谱图像的分类方法和装置是由谢永虎;苏芝娟;李梦薇;吴日红设计研发完成，并于2024-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本高光谱图像的分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种高光谱图像的分类方法和装置，涉及图像处理技术领域。该方法包括：将待分类的高光谱图像输入至光谱图像分类模型中的第一卷积模块，通过第一卷积模块对高光谱图像进行降维处理，将降维得到的浅层空间光谱特征分别输入至光谱图像分类模型中的空间特征混合模块和光谱特征混合模块中，通过空间特征混合模块提取浅层空间光谱特征的多尺度空间特征图，并通过光谱特征混合模块提取浅层空间光谱特征的多尺度光谱特征图；将多尺度空间特征图和多尺度光谱特征图的叠加结果输入光谱图像分类模型中的第二卷积模块中，通过第二卷积模块对叠加结果进行分类，得到高光谱图像的分类结果，这样可以提高分类结果的准确度。

本发明授权高光谱图像的分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像的分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的高光谱图像； 将所述高光谱图像输入至光谱图像分类模型中的第一卷积模块，通过所述第一卷积模块对所述高光谱图像进行降维处理，得到浅层空间光谱特征； 将所述浅层空间光谱特征分别输入至所述光谱图像分类模型中的空间特征混合模块和光谱特征混合模块中，通过所述空间特征混合模块提取所述浅层空间光谱特征的多尺度空间特征图，并通过所述光谱特征混合模块提取所述浅层空间光谱特征的多尺度光谱特征图； 将所述多尺度空间特征图和所述多尺度光谱特征图的叠加结果输入所述光谱图像分类模型中的第二卷积模块中，通过所述第二卷积模块对所述叠加结果进行分类，得到所述高光谱图像的分类结果； 其中，所述空间特征混合模块包括依次串联的第一归一化层、空间自适应特征调制单元、第二归一化层和空间混合器，所述通过所述空间特征混合模块提取所述浅层空间光谱特征的多尺度空间特征图，包括：通过所述第一归一化层对所述浅层空间光谱特征进行归一化处理，得到第一空间光谱特征；通过所述空间自适应特征调制单元对所述第一空间光谱特征进行空间自适应特征调制，得到第一空间特征；通过所述第二归一化层对所述浅层空间光谱特征和所述第一空间特征的第一乘积进行归一化处理，得到第二空间特征；通过所述空间混合器对所述第二空间特征进行空间混合处理，得到第三空间特征，所述第三空间特征和所述第一乘积的叠加结果为所述多尺度空间特征图。

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