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龙图腾网获悉山东锋士信息技术有限公司申请的专利基于小波变换与视觉ViT的高光谱图像分类方法及设备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：CN119516273B 。

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：202411649364.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于小波变换与视觉ViT的高光谱图像分类方法及设备是由孙启玉;杨公平;孙平;刘玉峰;崔苗苗设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波变换与视觉ViT的高光谱图像分类方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及基于小波变换与视觉ViT的高光谱图像分类方法及设备，属于图像处理和计算机视觉技术领域。先将图像块小波变换生成多个小波子带，然后沿通道进行拼接生成新的3D表示，用3D卷积提取具有局部上下文信息的特征图，再利用视觉ViT编码器执行自注意力机制学习，学习到长程依赖，最后分类得分类图。本发明通过将小波变换与视觉ViT结合,可以在保障分类质量的同时,显著提高基于视觉ViT的高光谱图像分类模型的计算效率。

本发明授权基于小波变换与视觉ViT的高光谱图像分类方法及设备在权利要求书中公布了：1.基于小波变换与视觉ViT的高光谱图像分类方法，其特征是，包括步骤如下： S1.将三维高光谱图像划分为图像块； S2.对每个图像块应用小波变换，分别沿行沿列进行小波变换生成多个小波子带，捕捉不同频率成分和空间特征；所述的小波变换应用Haar小波变换，具体过程为：对于每个3D图像块先沿“行”方向应用低通滤波器和高通滤波器，生成两个子带和，然后对这两个子带再沿“列”方向应用相同的滤波器，最终得到四个小波子带、、和； S3.将多个小波子带沿通道进行拼接，生成新的3D图像块表示； S4.将新的3D图像块表示用3D卷积提取具有局部上下文信息的特征图；所述的3D卷积，尺寸表示为kh×kw×kd，3D卷积具体的计算方式与2D卷积类似，即每次滑动时与尺寸大小为h,w,d的图像做乘加运算，从而得到输出特征图中的一个值；对于3D卷积，设输入图像块Z的尺寸为S×S×B，卷积核W的尺寸为kh×kw×kd，3D卷积在位置空间位置x,y,z处的输出Yx,y,z表示为： , 其中，表示输入图像块Z在位置x,y,z处的值，Wi,j,k表示卷积核W在位置i,j,k处的权重值，b属于偏置项； S5.将特征图线性变换为自注意力机制中的查询矩阵、键矩阵与值矩阵，利用视觉ViT编码器执行自注意力机制学习，学习到长程依赖，将多头自注意力机制的输出合并，得到待分类特征图； S6.将待分类特征图输入全连接层进行分类，并应用softmax函数生成类别概率分布，取概率最大的类别作为该图像块最终的分类结果，最后将每一图像块的分类结果按照位置进行拼接，从而得到最终的分类图。

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