深度嵌套式Transformer网络的高光谱图像空谱解混方法

摘要： 目的 基于深度学习的解混方法在信息挖掘和泛化性能上优于传统方法，但主要关注光谱信息，对空间信息的利用仍停留在滤波、卷积的表层处理。这使得构建解混网络时需要堆叠多层网络，易丢失部分图像信息，影响解混准确性。Transformer网络因其强大的特征表达能力广泛应用于高光谱图像处理，但将其直接应用于解混学习容易丢失图像局部细节。本文基于Transformer网络提出了改进方法。方法 ... （共16页）