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儀表網 研發快訊】針對高光譜圖像分類中由微小光譜變化引起分類誤差和地物分布不均的挑戰，北京理工大學光電學院許廷發教授科研團隊開展了雙階段光譜超像素人工智能分類方法研究，取得了突破性進展。該研究成果以題為“Dual-stage Hyperspectral Image Classification Model with Spectral Supertoken”的論文形式發表在國際計算機視覺頂級學術會議《European Conference on Computer Vision (ECCV)》上，ECCV的全稱是European Conference on Computer Vision(歐洲計算機視覺國際會議)，兩年一次，是計算機視覺三大會議之一。論文第一作者為北京理工大學劉沛甫博士生，通訊作者為許廷發教授和李佳男特別副研究員。
高光譜圖像分類是一項將預定義類別分配給遙感場景高光譜圖像中每個像素的任務，由于忽略了光譜相似像素之間的相關性，導致邊緣定義不準確，難以管理相鄰區域中的微小光譜變化。為此，科研團隊提出了一種創新性的雙階段光譜超像素分類網絡(DSTC)架構，具體如圖1所示。引入了受超像素概念啟發的新型雙級光譜Supertoken分類器 (DSTC)。主要采用基于光譜導數的像素聚類，將具有相似光譜特征的像素分組為光譜超級標記。通過將標記的分類投影到圖像空間上，獲得了像素級結果，保持了區域分類一致性和精確邊界。此外，根據標記內的多樣性，構建了一種基于類比例的軟標簽。該標簽根據不同類別的普遍性自適應地為其分配權重，有效應對地物分布不均的問題，增強了分類算法的精度。
圖1. DSTC網絡架構圖
該方法在大規模WHU-OHS數據集上的分類精度超越了性能最佳的檢測器，圖2是在WHU-OHS數據集上的部分實驗結果。
圖2. 地物分類結果可視化圖
該方法確保了連續區域分類結果的一致性，解決了微小光譜變化導致分類錯誤以及地物分布不均難題，實現了精度與計算效率之間的平衡，為高光譜圖像地物種類分類的研究奠定了理論支撐。
論文詳情：P. Liu, T. Xu, J. Wang, H. Chen, H. Bai, and J. Li, Dual-stage Hyperspectral Image Classification Model with Spectral Supertoken, in European Conference on Computer Vision, doi: 10.1007/978-3-031-72754-2_21.
附作者簡介：
劉沛甫，碩士，2024級北京理工大學博士研究生。主要從事高光譜圖片處理與計算成像等方面的研究。以第一作者身份發表IEEE TMM 1篇，ECCV 1篇。
李佳男，博士，北京理工大學光電學院預聘助理教授(特別副研究員)，新加坡國立大學博士后。主要從事光電成像目標探測與識別等方面的研究，主持國家自然科學基金等項目 5 項。以第一/共一作者發表IEEE TPAMI 4篇，IEEE TNNLS、CVPR等論文11篇，ESI高被引論文1篇；以通訊作者發表論文40余篇；谷歌學術總引4000余次。入選中國科協及北京市科協“青年人才托舉工程”項目，獲得中國圖象圖形學學會優秀博士學位論文，王大珩光學獎等榮譽。指導學生獲得ICCV 2021“反無人機跟蹤”挑戰賽國際冠軍及最佳論文獎、第四屆“空天杯”創新創意大賽二等獎、中國高等教育博覽會“校企合作 雙百計劃”典型案例等。研究成果在“中國天眼”等國家重大科技基礎設施中得到重要應用。
許廷發，博士，國家一級重點學科“光學工程”學科責任教授，博士研究生導師。光電成像技術與系統教育部重點實驗室主任，北京理工大學重慶創新中心智能化和大數據技術實驗室主任。近年來帶領其科研團隊圍繞光電成像探測與識別、計算成像和人工智能等領域不斷深化研究。主持承擔國家自然科學基金委重大科研儀器研制項目等50多項。在國際、國內等系列期刊發表學術論文200余篇，其中被SCI/EI收錄100余篇。以第一發明人申請國家發明專利87項，已授權和公示35項。獲省部級科技進步二等獎等獎項3項。指導研究生獲得中國圖象圖形學學會優秀博士學位論文，二人次獲得王大珩高校學生光學獎，三人次獲得全國光學與光學工程博士生學術聯賽全國百強，獲得中國圖象圖形學會優秀博士論文指導教師、中國高等教育博覽會“校企合作 雙百計劃”典型案例和重慶英才創新創業示范團隊等榮譽稱號。
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