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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于Transformer網絡的高光譜波段選擇方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115641503B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211210073.4，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于Transformer網絡的高光譜波段選擇方法及裝置是由劉宇飛;厲小潤;許澤眾設計研發完成，并于2022-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Transformer網絡的高光譜波段選擇方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及高光譜遙感圖像處理領域，公開了基于Transformer網絡的高光譜波段選擇方法及裝置。包括：1計算波段位置編碼；2構建并訓練Transformer重建網絡；3度量候選波段的代表性；4度量候選波段的冗余度；5設計兼顧波段代表性和冗余度的波段打分函數，評價候選波段；6逐個選擇在所有未選波段中得分最高的波段，直到已選波段的數量達到預設值。本發明從高光譜圖像特性出發，結合Transformer網絡和卷積自編碼器網絡，挖掘了光譜波段之間潛在的非線性關系，充分利用了高光譜圖像的空間信息，提出了兼顧波段代表性和冗余度的波段選擇方法，能夠有效地提升高光譜圖像像素分類的效果。

本發明授權一種基于Transformer網絡的高光譜波段選擇方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer網絡的高光譜波段選擇方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1）計算波段位置編碼： 將高光譜圖像分塊，每一個高光譜圖像塊作為一個樣本； 根據波段位置編碼策略，將波段位置信息轉換為嵌入向量，計算公式表示為： ； 其中，pos代表某一波段在所有波段集合中的位置，i代表像素在波段向量中的位置，D代表一個波段向量包含的像素數，BPE.表示某一波段中某一像素的波段位置編碼結果，所有波段的位置編碼結果構成了波段位置編碼矩陣； 步驟2）構建并訓練Transformer重建網絡： 構建Transformer重建網絡；所述的Transformer重建網絡包括基于Transformer的波段多頭自注意力模塊和基于卷積自編碼器的重建模塊； 所述的基于Transformer的波段多頭自注意力模塊以波段位置編碼矩陣與按波段展開的高光譜圖像樣本之和作為輸入，用于獲取波段注意力掩膜，計算公式表示為： ； 其中，代表波段注意力掩膜向量，代表第i個波段的注意力掩膜，L代表波段數，代表波段位置編碼矩陣與按波段展開的高光譜圖像樣本之和，代表基于Transformer的波段多頭自注意力模塊，代表基于Transformer的波段多頭自注意力模塊中可訓練的參數； 所述的波段多頭自注意力模塊包含一個或多個多頭自注意力層，用于抑制單個注意力頭可能產生的偏差，計算公式表示為： ； 其中，代表多頭自注意力層，M代表多頭自注意力層的輸入，代表拼接操作，代表第i個注意力頭，代表每個注意力頭中鍵的維度，h代表注意力頭的數目，、、和都代表投影的參數矩陣； 利用波段注意力掩膜向量對原始高光譜圖像塊中的光譜波段進行重加權，得到的重加權的波段作為基于卷積自編碼器的重建模塊的輸入，用于重建原始高光譜圖像塊； 以重建誤差最小和波段注意力掩膜向量稀疏作為優化目標，訓練Transformer重建網絡； 步驟3）度量波段代表性： 利用訓練后的基于Transformer的波段多頭自注意力模塊輸出的波段注意力掩膜向量度量每一個候選波段的代表性；初始化時，將所有波段視為候選波段，構成候選波段集合； 所述的波段代表性的計算公式表示為： ； 其中，代表候選波段的代表性度量值，n代表樣本數，代表第i個樣本中候選波段的注意力掩膜； 從候選波段集合中選擇代表性度量值最高的候選波段作為第一個被選波段，構建已選波段子集，并將其從候選波段集合中剔除； 步驟4）度量波段冗余度： 利用訓練后的基于Transformer的波段多頭自注意力模塊中最后一個多頭自注意力層中得到的波段相關性矩陣計算當前候選波段與當前已選波段之間的冗余度； 所述的波段相關性矩陣通過鍵矩陣和查詢矩陣求得，計算公式表示為： ； 所述的當前候選波段與當前已選波段之間的冗余度的計算公式表示為： ； 其中，代表候選波段的冗余度，q代表當前已選波段數目，代表候選波段與第k個已選波段的相關性； 步驟5）構建兼顧波段代表性和冗余度的綜合評價指標，計算公式表示為： ； 其中，代表兩個度量值的平衡系數，代表候選波段的綜合得分； 步驟6）搜索期望波段子集： 對當前所有候選波段的綜合得分進行排序，選擇當前得分最高的候選波段加入已選波段子集； 重復步驟4）至步驟6），直到已選波段子集包含波段的數目達到預先設定的值為止。

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