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作者：韩宇霖;刘凯新;陈平;
单位：中北大学电子测试技术国家重点实验室;中北大学信息与通信工程学院;
摘要：高光谱图像具有丰富的光谱特征和空间特征，在伪装目标识别方面具有独特的优势。针对传统伪装目标识别方法在特征提取和泛化性能上存在的不足，提出一种基于卷积神经网络的高光谱图像伪装目标分割方法。在主干网络引入多尺度卷积窗口和光谱注意力以实现空间和光谱特征的联合提取，同时在编码器末端采用多尺度密集特征融合模块捕捉不同尺度的空间特征；最后在解码器中将低层语义特征与深层空间特征的高效融合，提升伪装目标的细节分割边缘。在高光谱伪装目标数据集和公开的Vaihigen遥感数据集的实验结果证明了该方法能够有效提取高光谱图像的光谱和空间特征，同时提高伪装目标的分割精度。
关键词：高光谱图像;;伪装目标;;语义分割;;特征融合;;注意力机制
基金资助：国家优秀青年科学基金(62122070);; 国家自然科学基金青年基金(62301507)
