基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法：技術(shù)演進(jìn)與創(chuàng)新實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義隨著科技的飛速發(fā)展，高光譜成像技術(shù)取得了顯著的進(jìn)步，使得高光譜圖像（HyperspectralImage,HSI）在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。HSI是由數(shù)十或數(shù)百幅連續(xù)的窄波段圖像組成，被稱為“數(shù)據(jù)立方體”，其不僅包含了目標(biāo)場景的空間維信息，還涵蓋了豐富的光譜維信息，能夠提供地物的精細(xì)光譜特征，這是傳統(tǒng)RGB圖像所無法比擬的優(yōu)勢。憑借這一特性，HSI在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價(jià)值。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，高光譜圖像可用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)監(jiān)測。通過分析作物的光譜特征，能夠準(zhǔn)確判斷作物的生長狀況，包括是否缺乏養(yǎng)分、遭受病蟲害侵襲等，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施肥、精準(zhǔn)施藥，提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量，同時(shí)減少對環(huán)境的負(fù)面影響。在環(huán)境監(jiān)測方面，HSI能夠有效監(jiān)測土地利用變化、植被健康狀況以及水質(zhì)變化情況。例如，通過對不同時(shí)期的高光譜圖像進(jìn)行對比分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)森林砍伐、土地沙漠化等環(huán)境問題；對水體的光譜特征進(jìn)行分析，能夠檢測出水中的污染物含量、富營養(yǎng)化程度等，為環(huán)境保護(hù)和治理提供科學(xué)依據(jù)。在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域，高光譜成像作為一種新興的、非破壞性的光學(xué)技術(shù)，具有光譜和成像的雙重功能，能夠同時(shí)提供實(shí)驗(yàn)對象的化學(xué)和物理特征，并具有良好的空間分辨率，在腫瘤等疾病的早期診斷方面展現(xiàn)出了巨大的潛力，有助于提高疾病的早期診斷率和治療效果。此外，在國防軍事、礦產(chǎn)勘查、食品安全等領(lǐng)域，高光譜圖像也發(fā)揮著重要作用，如在軍事偵察中，利用高光譜圖像可以識別偽裝目標(biāo)，增強(qiáng)軍事偵察能力；在礦產(chǎn)勘查中，能夠有效探測礦產(chǎn)資源，繪制礦床地圖，檢測礦物成分和品位；在食品安全領(lǐng)域，可用于食品無損檢測和分級，以及檢測食品中的污染物和缺陷等，保障食品安全。然而，高光譜圖像數(shù)據(jù)量龐大、維度高且信息復(fù)雜，如何從海量的高光譜圖像數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地提取出感興趣的目標(biāo)信息，成為了制約其進(jìn)一步廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵問題。顯著性目標(biāo)檢測（SalientObjectDetection,SOD）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其旨在從圖像中準(zhǔn)確地提取出顯著性目標(biāo)，即相對于背景而言更加顯著和突出的區(qū)域。顯著性目標(biāo)檢測在高光譜圖像分析中起著至關(guān)重要的作用，它能夠幫助研究者快速聚焦于重要信息，減少數(shù)據(jù)處理量，提高分析效率。在高光譜圖像分類任務(wù)中，通過先進(jìn)行顯著性目標(biāo)檢測，能夠?qū)⒆⒁饬性陲@著目標(biāo)區(qū)域，避免背景噪聲的干擾，從而提高分類的準(zhǔn)確性和可靠性。在目標(biāo)識別任務(wù)中，顯著性目標(biāo)檢測可以為目標(biāo)識別提供準(zhǔn)確的候選區(qū)域，大大減少目標(biāo)搜索的范圍，提高識別的速度和精度。在圖像檢索領(lǐng)域，基于顯著性目標(biāo)檢測的結(jié)果，可以更有效地提取圖像的關(guān)鍵特征，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的圖像檢索。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展，尤其是深度網(wǎng)絡(luò)在圖像特征提取和模式識別方面展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。深度網(wǎng)絡(luò)能夠自動從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示，避免了傳統(tǒng)方法中人工設(shè)計(jì)特征的局限性和繁瑣性。將深度網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測，為解決這一問題提供了新的思路和方法。深度網(wǎng)絡(luò)可以充分挖掘高光譜圖像的空間和光譜信息，學(xué)習(xí)到更具判別性的特征，從而提高顯著性目標(biāo)檢測的性能?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的方法能夠有效地提取高光譜圖像的局部特征，通過多層卷積和池化操作，逐步抽象和提取出更高級的語義特征；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork,RNN）及其變體，如長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory,LSTM）和門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit,GRU），可以對高光譜圖像的序列信息進(jìn)行建模，捕捉光譜維度上的依賴關(guān)系；生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）則可以通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到更真實(shí)的高光譜圖像特征分布，提升顯著性目標(biāo)檢測的效果。綜上所述，開展基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在理論方面，有助于深入探索深度網(wǎng)絡(luò)在高光譜圖像分析中的應(yīng)用潛力，豐富和發(fā)展計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理的理論體系；在實(shí)際應(yīng)用中，能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)、環(huán)境、醫(yī)學(xué)、軍事等眾多領(lǐng)域提供更高效、準(zhǔn)確的高光譜圖像分析工具，推動相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展和進(jìn)步。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測作為高光譜圖像處理領(lǐng)域的重要研究方向，一直受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法取得了顯著的研究進(jìn)展。在傳統(tǒng)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法中，主要基于手工設(shè)計(jì)的特征和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些方法通常利用高光譜圖像的光譜特征、空間特征或兩者的結(jié)合來計(jì)算顯著性?；诠庾V角的方法通過計(jì)算像素光譜與參考光譜之間的角度來衡量相似性，從而確定顯著性目標(biāo)；基于空間上下文的方法則利用像素的鄰域信息來增強(qiáng)顯著性檢測的效果。然而，傳統(tǒng)方法存在諸多局限性。手工設(shè)計(jì)特征往往難以充分挖掘高光譜圖像復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征，對復(fù)雜場景和多變的目標(biāo)表現(xiàn)不佳；傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的泛化能力有限，在面對大規(guī)模、高維度的高光譜圖像數(shù)據(jù)時(shí)，容易出現(xiàn)過擬合和計(jì)算效率低下的問題。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，基于深度網(wǎng)絡(luò)的方法逐漸成為高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測的研究熱點(diǎn)。在國外，一些研究團(tuán)隊(duì)率先開展了相關(guān)研究工作。[具體團(tuán)隊(duì)1]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法，該方法通過多層卷積和池化操作，自動提取高光譜圖像的空間和光譜特征，有效地提高了顯著性目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率。[具體團(tuán)隊(duì)2]則將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測，利用其對序列信息的建模能力，捕捉光譜維度上的依賴關(guān)系，取得了較好的檢測效果。此外，[具體團(tuán)隊(duì)3]還探索了生成對抗網(wǎng)絡(luò)在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中的應(yīng)用，通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到更真實(shí)的高光譜圖像特征分布，進(jìn)一步提升了檢測性能。在國內(nèi)，眾多學(xué)者也在該領(lǐng)域展開了深入研究，并取得了一系列有價(jià)值的成果。[具體團(tuán)隊(duì)4]提出了一種基于注意力機(jī)制的深度網(wǎng)絡(luò)模型，通過引入注意力模塊，使網(wǎng)絡(luò)能夠自動聚焦于顯著性目標(biāo)區(qū)域，增強(qiáng)了對重要特征的提取能力，顯著提高了高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測的精度。[具體團(tuán)隊(duì)5]針對高光譜圖像數(shù)據(jù)量不足的問題，提出了一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度網(wǎng)絡(luò)方法，利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，在減少標(biāo)注成本的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了較高的檢測準(zhǔn)確率。[具體團(tuán)隊(duì)6]還研究了多模態(tài)融合的深度網(wǎng)絡(luò)方法，將高光譜圖像與其他模態(tài)的數(shù)據(jù)（如RGB圖像）進(jìn)行融合，充分利用不同模態(tài)數(shù)據(jù)的互補(bǔ)信息，提升了顯著性目標(biāo)檢測的效果。盡管基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但目前的研究仍存在一些不足之處。高光譜圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注工作十分繁瑣且耗時(shí)，需要大量的人力和專業(yè)知識，標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量直接影響著深度網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練效果和泛化能力?，F(xiàn)有的深度網(wǎng)絡(luò)模型往往計(jì)算復(fù)雜度較高，對硬件設(shè)備的要求苛刻，在實(shí)際應(yīng)用中難以滿足實(shí)時(shí)性和高效性的需求。此外，如何充分挖掘高光譜圖像的空譜信息，進(jìn)一步提高深度網(wǎng)絡(luò)模型對復(fù)雜場景和小目標(biāo)的檢測能力，也是當(dāng)前研究亟待解決的問題。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探索基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法，充分挖掘高光譜圖像的空譜信息，提高檢測的精度和效率，以滿足農(nóng)業(yè)、環(huán)境、醫(yī)學(xué)、軍事等多領(lǐng)域?qū)Ω吖庾V圖像分析的實(shí)際需求，推動高光譜圖像技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。具體研究內(nèi)容如下：深度網(wǎng)絡(luò)原理及高光譜圖像特性分析：深入研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等深度網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，分析其在特征提取、模式識別等方面的優(yōu)勢和局限性。同時(shí)，全面剖析高光譜圖像的數(shù)據(jù)特性，包括高維度、豐富的光譜信息、復(fù)雜的空間結(jié)構(gòu)以及存在的噪聲和冗余等，為后續(xù)深度網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供理論基礎(chǔ)。現(xiàn)有基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法研究：系統(tǒng)梳理當(dāng)前基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測的各類方法，對其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練策略、檢測性能等進(jìn)行詳細(xì)分析和對比。深入研究這些方法在處理高光譜圖像時(shí)如何利用空譜信息，以及在實(shí)際應(yīng)用中面臨的問題，如標(biāo)注數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致的過擬合、計(jì)算復(fù)雜度高影響實(shí)時(shí)性等，從而明確本研究的改進(jìn)方向?；谏疃染W(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法改進(jìn)：針對現(xiàn)有方法的不足，提出創(chuàng)新的基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面，考慮引入注意力機(jī)制、多尺度特征融合等技術(shù)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對顯著性目標(biāo)區(qū)域的關(guān)注和特征提取能力。例如，通過注意力機(jī)制使網(wǎng)絡(luò)自動聚焦于顯著性目標(biāo)，抑制背景噪聲的干擾；利用多尺度特征融合，充分結(jié)合不同尺度下的空譜信息，提高對復(fù)雜場景和小目標(biāo)的檢測能力。在訓(xùn)練策略上，探索半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法，以減少對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的泛化能力。半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，降低標(biāo)注成本的同時(shí)提升模型性能；遷移學(xué)習(xí)則可以將在其他相關(guān)任務(wù)上預(yù)訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測任務(wù)中，加快模型收斂速度。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評估：構(gòu)建高光譜圖像數(shù)據(jù)集，并對其進(jìn)行精確標(biāo)注，為模型訓(xùn)練和測試提供數(shù)據(jù)支持。利用構(gòu)建的數(shù)據(jù)集對提出的改進(jìn)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過與現(xiàn)有先進(jìn)方法進(jìn)行對比，全面評估改進(jìn)方法在檢測精度、召回率、F1值等指標(biāo)上的性能表現(xiàn)。同時(shí)，分析不同參數(shù)設(shè)置和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對模型性能的影響，進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)。此外，還將對改進(jìn)方法在實(shí)際應(yīng)用場景中的效果進(jìn)行驗(yàn)證，如在農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測、環(huán)境污染物檢測等場景中，評估其對實(shí)際問題的解決能力和應(yīng)用價(jià)值。1.4研究方法與技術(shù)路線為了實(shí)現(xiàn)基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法的研究目標(biāo)，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、全面性和創(chuàng)新性。本研究將全面搜集國內(nèi)外關(guān)于深度網(wǎng)絡(luò)、高光譜圖像以及顯著性目標(biāo)檢測的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、會議論文、研究報(bào)告等。對這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理和深入分析，了解相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，為本研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路。通過分析現(xiàn)有文獻(xiàn)中對深度網(wǎng)絡(luò)在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測應(yīng)用的研究，總結(jié)不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)，從而明確本研究的切入點(diǎn)和改進(jìn)方向。對比分析現(xiàn)有基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法，從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練策略、檢測性能等多個(gè)方面進(jìn)行詳細(xì)對比。比較不同方法在處理高光譜圖像空譜信息時(shí)的差異，分析其對檢測結(jié)果的影響。通過對比分析，找出當(dāng)前方法存在的共性問題和各自的獨(dú)特優(yōu)勢，為提出改進(jìn)方法提供參考依據(jù)。對基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行對比，分析它們在提取高光譜圖像空間和光譜特征方面的差異，以及對不同類型高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測的適用性。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出的改進(jìn)方法的有效性和優(yōu)越性。構(gòu)建高光譜圖像數(shù)據(jù)集，并對其進(jìn)行精確標(biāo)注。利用該數(shù)據(jù)集對改進(jìn)方法進(jìn)行訓(xùn)練和測試，通過與現(xiàn)有先進(jìn)方法進(jìn)行對比，評估改進(jìn)方法在檢測精度、召回率、F1值等指標(biāo)上的性能表現(xiàn)。設(shè)置不同的實(shí)驗(yàn)參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分析其對模型性能的影響，進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)。在實(shí)驗(yàn)過程中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和可重復(fù)性。本研究的技術(shù)路線如下：理論分析階段：深入研究深度網(wǎng)絡(luò)的基本原理和高光譜圖像的數(shù)據(jù)特性，通過文獻(xiàn)研究全面了解現(xiàn)有基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法的研究現(xiàn)狀和存在問題。在此基礎(chǔ)上，明確研究的目標(biāo)和方向，為后續(xù)模型構(gòu)建提供理論支持。模型構(gòu)建階段：根據(jù)理論分析的結(jié)果，針對現(xiàn)有方法的不足，設(shè)計(jì)創(chuàng)新的基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，引入注意力機(jī)制、多尺度特征融合等技術(shù)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對顯著性目標(biāo)區(qū)域的關(guān)注和特征提取能力；在訓(xùn)練策略上，探索半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法，減少對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的泛化能力。實(shí)驗(yàn)優(yōu)化階段：構(gòu)建高光譜圖像數(shù)據(jù)集并進(jìn)行標(biāo)注，利用該數(shù)據(jù)集對構(gòu)建的模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的性能，與現(xiàn)有先進(jìn)方法進(jìn)行對比分析，評估模型的優(yōu)勢和不足。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，提高模型的檢測精度和效率。結(jié)果分析與應(yīng)用階段：對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行深入分析，總結(jié)模型的性能特點(diǎn)和適用場景。將優(yōu)化后的模型應(yīng)用于實(shí)際場景中，如農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測、環(huán)境污染物檢測等，驗(yàn)證模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和實(shí)用性，為高光譜圖像技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用提供支持。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1高光譜圖像概述高光譜圖像是一種特殊的遙感圖像，它通過成像光譜儀獲取，能夠在電磁波譜的紫外、可見光、近紅外和中紅外區(qū)域，以數(shù)十至數(shù)百個(gè)連續(xù)且細(xì)分的光譜波段對目標(biāo)區(qū)域同時(shí)成像。這種成像方式使得高光譜圖像不僅包含了目標(biāo)場景的二維空間信息，還涵蓋了豐富的一維光譜信息，形成了獨(dú)特的“數(shù)據(jù)立方體”結(jié)構(gòu)。在高光譜圖像中，每個(gè)像素點(diǎn)都對應(yīng)著一條連續(xù)的光譜曲線，這些光譜曲線記錄了地物在不同波長下的反射率、吸收率等光譜特征，為地物的精細(xì)分類和識別提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持。高光譜圖像的獲取過程涉及多種技術(shù)和設(shè)備。常見的高光譜成像儀主要包括光柵分光、聲光可調(diào)諧濾波分光、棱鏡分光、芯片鍍膜等類型。以光柵分光高光譜成像儀為例，其工作原理是利用光柵的色散特性，將入射光分解成不同波長的光譜分量，然后通過探測器陣列對每個(gè)光譜分量進(jìn)行成像，從而獲得高光譜圖像。在實(shí)際應(yīng)用中，高光譜成像儀通常搭載在衛(wèi)星、飛機(jī)、無人機(jī)等平臺上，實(shí)現(xiàn)對大面積區(qū)域的快速、高效觀測。衛(wèi)星平臺具有覆蓋范圍廣、觀測周期短的優(yōu)勢，能夠獲取全球尺度的高光譜圖像數(shù)據(jù)，為宏觀環(huán)境監(jiān)測、資源調(diào)查等提供數(shù)據(jù)支持；飛機(jī)平臺則具有靈活性高、分辨率可控的特點(diǎn)，適用于對特定區(qū)域進(jìn)行詳細(xì)觀測和研究；無人機(jī)平臺因其操作簡便、成本較低，在小范圍區(qū)域的高光譜圖像獲取中發(fā)揮著重要作用，尤其在農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境局部評估等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。高光譜圖像具有諸多顯著特點(diǎn)，使其在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢。圖譜合一：高光譜圖像將圖像信息與光譜信息有機(jī)結(jié)合，能夠同時(shí)提供地物的空間位置和光譜特征。這使得研究人員可以通過分析圖像中的光譜信息，準(zhǔn)確地識別和分類不同的地物類型，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)場景的全面、深入理解。在植被監(jiān)測中，可以通過高光譜圖像的光譜特征區(qū)分不同種類的植物，并通過圖像信息確定它們的分布范圍和生長狀況。光譜分辨率高：高光譜圖像的光譜分辨率通常在10nm以內(nèi)，能夠獲取地物在連續(xù)光譜波段上的細(xì)微差異。這種高分辨率的光譜信息使得高光譜圖像對感興趣目標(biāo)的屬性鑒別能力更強(qiáng)，能夠探測到傳統(tǒng)多光譜圖像難以分辨的地物特征和變化。在礦產(chǎn)勘查中，高光譜圖像可以根據(jù)不同礦物的獨(dú)特光譜特征，準(zhǔn)確地識別和定位各種礦產(chǎn)資源，提高礦產(chǎn)勘探的精度和效率。數(shù)據(jù)量大：由于高光譜圖像包含了大量的光譜波段信息，其數(shù)據(jù)量通常比傳統(tǒng)的多光譜圖像大得多。這對數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和處理提出了更高的要求，需要采用高效的數(shù)據(jù)壓縮、存儲和處理技術(shù)。同時(shí)，豐富的數(shù)據(jù)也為深入挖掘地物信息提供了更多的可能性，通過對海量數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)更多潛在的規(guī)律和特征。憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢，高光譜圖像在眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域：高光譜圖像在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過監(jiān)測農(nóng)作物的光譜特征，可以實(shí)時(shí)了解農(nóng)作物的生長狀況，包括作物的營養(yǎng)狀況、病蟲害發(fā)生情況、水分含量等。根據(jù)這些信息，農(nóng)民可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施肥、精準(zhǔn)灌溉和精準(zhǔn)施藥，提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量，減少資源浪費(fèi)和環(huán)境污染。利用高光譜圖像可以檢測出作物葉片中的葉綠素含量，從而判斷作物是否缺乏氮肥，進(jìn)而指導(dǎo)農(nóng)民合理施肥。環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域：高光譜圖像能夠有效監(jiān)測土地利用變化、植被覆蓋度、水質(zhì)污染等環(huán)境問題。通過對不同時(shí)期高光譜圖像的對比分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)土地利用類型的變化，如森林砍伐、城市擴(kuò)張等；對植被的光譜特征進(jìn)行分析，可以評估植被的健康狀況和生長趨勢；對水體的光譜信息進(jìn)行監(jiān)測，可以檢測水中的污染物含量、富營養(yǎng)化程度等，為環(huán)境保護(hù)和治理提供科學(xué)依據(jù)。利用高光譜圖像可以監(jiān)測海洋中的赤潮現(xiàn)象，及時(shí)發(fā)現(xiàn)赤潮的發(fā)生和發(fā)展趨勢，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行防治。醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域：作為一種新興的非破壞性光學(xué)技術(shù)，高光譜成像在醫(yī)學(xué)診斷中展現(xiàn)出了巨大的潛力。它能夠同時(shí)提供實(shí)驗(yàn)對象的化學(xué)和物理特征，具有良好的空間分辨率，有助于實(shí)現(xiàn)疾病的早期診斷和精準(zhǔn)治療。在腫瘤診斷中，高光譜成像可以通過分析組織的光譜特征，準(zhǔn)確地識別腫瘤組織和正常組織，為腫瘤的早期診斷和手術(shù)治療提供重要的參考依據(jù)。軍事偵察領(lǐng)域：在軍事領(lǐng)域，高光譜圖像可用于目標(biāo)識別、偽裝檢測和戰(zhàn)場監(jiān)視等任務(wù)。高光譜圖像能夠通過分析目標(biāo)的光譜特征，準(zhǔn)確地識別各種軍事目標(biāo)，包括飛機(jī)、坦克、艦艇等。高光譜圖像還可以檢測出目標(biāo)的偽裝，因?yàn)閭窝b材料的光譜特征與真實(shí)目標(biāo)和背景存在差異，從而提高軍事偵察的準(zhǔn)確性和可靠性。利用高光譜圖像可以識別出隱藏在樹林中的軍事設(shè)施，為軍事行動提供重要的情報(bào)支持。2.2顯著性目標(biāo)檢測原理顯著性目標(biāo)檢測作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)，旨在從圖像或視頻中精準(zhǔn)識別和定位那些能夠吸引人類視覺注意力的突出目標(biāo)。這些顯著性目標(biāo)可以是圖像中的人物、車輛、動物等，它們在圖像中相較于背景更為顯著和突出。顯著性目標(biāo)檢測技術(shù)能夠幫助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)更好地理解圖像內(nèi)容，在圖像處理、圖像搜索、智能監(jiān)控等眾多領(lǐng)域發(fā)揮著舉足輕重的作用。在圖像壓縮中，通過檢測出顯著性目標(biāo)，可對其進(jìn)行重點(diǎn)編碼，而對背景進(jìn)行適當(dāng)壓縮，從而在保證圖像關(guān)鍵信息的前提下，有效減少數(shù)據(jù)量；在圖像檢索中，基于顯著性目標(biāo)檢測的結(jié)果提取圖像特征，能夠提高檢索的準(zhǔn)確性和效率，快速找到與查詢圖像具有相似顯著性目標(biāo)的圖像。顯著性目標(biāo)檢測算法的核心原理是模擬人類視覺系統(tǒng)對圖像中顯著性目標(biāo)的感知過程。從心理學(xué)角度來看，人類視覺系統(tǒng)會依據(jù)一些顯著性原則，如顏色對比、亮度對比、方向?qū)Ρ鹊?，迅速識別出顯著性目標(biāo)。當(dāng)我們看到一幅自然場景圖像時(shí)，視覺系統(tǒng)會自動關(guān)注顏色鮮艷、亮度差異大或具有獨(dú)特方向的物體，這些物體往往更容易成為顯著性目標(biāo)。基于此，顯著性目標(biāo)檢測算法通常會依據(jù)這些原則來計(jì)算圖像中每個(gè)像素的顯著分值，將顯著分值高的像素區(qū)域認(rèn)定為顯著性目標(biāo)。目前，顯著性目標(biāo)檢測算法主要可分為基于底層特征的方法、基于全局特征的方法以及基于深度學(xué)習(xí)的方法?；诘讓犹卣鞯姆椒ㄖ饕玫蛯哟蔚膱D像特征，如顏色、紋理和亮度等，來計(jì)算每個(gè)像素的顯著分值。這類方法通常采用局部運(yùn)算的方式，計(jì)算每個(gè)像素與其周圍像素的差異度。通過計(jì)算像素的顏色直方圖差異，來衡量其與鄰域像素的顏色差異，從而得到該像素的顯著分值?；谌痔卣鞯姆椒▌t利用高層次的圖像特征，如形狀、結(jié)構(gòu)和語義等，來計(jì)算每個(gè)像素的顯著分值。這類方法通常采用全局統(tǒng)計(jì)的方式，計(jì)算整個(gè)圖像的顯著性。通過分析圖像中物體的形狀特征和結(jié)構(gòu)信息，來確定顯著性目標(biāo)的位置和范圍。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測算法取得了重大突破。深度學(xué)習(xí)能夠自動從大量的圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表示，有效提取出圖像中的顯著性目標(biāo)?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的顯著性目標(biāo)檢測方法，通過構(gòu)建多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動提取圖像的多尺度特征，并利用這些特征來預(yù)測圖像中每個(gè)像素的顯著分值。在一些基于CNN的模型中，通過卷積層和池化層的交替操作，逐步提取圖像的低級和高級特征，然后利用全連接層或反卷積層對這些特征進(jìn)行處理，得到最終的顯著性圖。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），也被應(yīng)用于顯著性目標(biāo)檢測任務(wù)中，它們能夠?qū)D像的序列信息進(jìn)行建模，捕捉不同區(qū)域之間的依賴關(guān)系，從而提高顯著性目標(biāo)檢測的性能。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到更真實(shí)的圖像特征分布，為顯著性目標(biāo)檢測提供了新的思路和方法。在基于GAN的顯著性目標(biāo)檢測模型中，生成器負(fù)責(zé)生成顯著性圖，判別器則判斷生成的顯著性圖與真實(shí)的顯著性圖之間的差異，通過不斷的對抗訓(xùn)練，使得生成器能夠生成更準(zhǔn)確的顯著性圖。2.3深度網(wǎng)絡(luò)技術(shù)原理深度網(wǎng)絡(luò)，作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心組成部分，是一種具有多層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠自動從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能。深度網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元是神經(jīng)元，這些神經(jīng)元按照層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行排列，形成輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收外部數(shù)據(jù)，輸出層則產(chǎn)生最終的預(yù)測結(jié)果，而隱藏層則在輸入層和輸出層之間，通過層層的非線性變換，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和抽象。在一個(gè)簡單的圖像分類深度網(wǎng)絡(luò)中，輸入層接收圖像的像素?cái)?shù)據(jù)，隱藏層通過卷積、池化等操作逐步提取圖像的低級特征（如邊緣、紋理）和高級特征（如物體的形狀、語義信息），最終輸出層根據(jù)提取的特征對圖像進(jìn)行分類預(yù)測。深度網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)多種多樣，常見的包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork,RNN）及其變體（如長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、門控循環(huán)單元GRU）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）等。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最基本的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)從輸入層依次向前傳遞到隱藏層和輸出層，每層神經(jīng)元只與下一層神經(jīng)元相連，不存在反饋連接。這種結(jié)構(gòu)簡單直觀，易于理解和實(shí)現(xiàn)，在早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中被廣泛應(yīng)用，如在簡單的手寫數(shù)字識別任務(wù)中，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)數(shù)字圖像的特征來進(jìn)行分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計(jì)的深度網(wǎng)絡(luò)。它通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠自動提取數(shù)據(jù)的局部特征和全局特征。卷積層中的卷積核在數(shù)據(jù)上滑動，通過卷積操作提取數(shù)據(jù)的局部特征，大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度。池化層則對卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的特征信息。全連接層將池化層的輸出進(jìn)行整合，用于最終的分類或回歸任務(wù)。在圖像分類任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過卷積層提取圖像的邊緣、紋理等低級特征，通過池化層降低特征圖的分辨率，減少計(jì)算量，再通過后續(xù)的卷積層和全連接層進(jìn)一步提取高級特征，實(shí)現(xiàn)對圖像的準(zhǔn)確分類。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則適用于處理序列數(shù)據(jù)，如時(shí)間序列數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等。它的神經(jīng)元之間存在反饋連接，使得網(wǎng)絡(luò)能夠記住之前的輸入信息，從而對序列中的依賴關(guān)系進(jìn)行建模。在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以依次讀取文本中的每個(gè)單詞，并根據(jù)之前讀取的單詞信息來理解當(dāng)前單詞的語義，從而實(shí)現(xiàn)對文本的情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。然而，傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失和梯度爆炸的問題，導(dǎo)致其難以捕捉到長距離的依賴關(guān)系。為了解決這一問題，長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元應(yīng)運(yùn)而生。長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)通過引入記憶單元和門控機(jī)制，能夠有效地控制信息的傳遞和遺忘，從而更好地處理長序列數(shù)據(jù)。門控循環(huán)單元?jiǎng)t是長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的一種簡化變體，它通過更簡潔的門控機(jī)制，在一定程度上提高了計(jì)算效率，同時(shí)也能較好地處理長序列數(shù)據(jù)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓(xùn)練來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布。生成器負(fù)責(zé)生成偽造的數(shù)據(jù)樣本，判別器則負(fù)責(zé)判斷輸入的數(shù)據(jù)樣本是真實(shí)的還是生成器生成的偽造樣本。在訓(xùn)練過程中，生成器不斷優(yōu)化自身，以生成更逼真的數(shù)據(jù)樣本，使得判別器難以區(qū)分真?zhèn)?；而判別器也不斷優(yōu)化自身，以提高對真假樣本的鑒別能力。通過這種對抗博弈的過程，生成器最終能夠?qū)W習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，生成高質(zhì)量的偽造數(shù)據(jù)。在圖像生成任務(wù)中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到大量真實(shí)圖像的特征分布，從而生成逼真的圖像，如生成逼真的人臉圖像、風(fēng)景圖像等。深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程主要包括前向傳播和反向傳播兩個(gè)階段。在前向傳播階段，輸入數(shù)據(jù)從輸入層開始，依次經(jīng)過隱藏層的計(jì)算和變換，最終到達(dá)輸出層，得到預(yù)測結(jié)果。以一個(gè)簡單的包含一個(gè)隱藏層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，假設(shè)輸入數(shù)據(jù)為x，隱藏層的權(quán)重矩陣為W_1，偏置為b_1，輸出層的權(quán)重矩陣為W_2，偏置為b_2。首先，輸入數(shù)據(jù)x與隱藏層的權(quán)重矩陣W_1相乘，并加上偏置b_1，得到隱藏層的輸入z_1=W_1x+b_1。然后，通過激活函數(shù)（如ReLU函數(shù)）對z_1進(jìn)行非線性變換，得到隱藏層的輸出h=\sigma(z_1)。最后，隱藏層的輸出h與輸出層的權(quán)重矩陣W_2相乘，并加上偏置b_2，得到最終的預(yù)測結(jié)果\hat{y}=W_2h+b_2。在反向傳播階段，根據(jù)預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異（通常使用損失函數(shù)來衡量，如交叉熵?fù)p失函數(shù)），計(jì)算損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（權(quán)重和偏置）的梯度。通過鏈?zhǔn)椒▌t，從輸出層開始，將梯度依次反向傳播到隱藏層和輸入層，更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。假設(shè)損失函數(shù)為L(\hat{y},y)，其中\(zhòng)hat{y}為預(yù)測結(jié)果，y為真實(shí)標(biāo)簽。首先，計(jì)算損失函數(shù)對輸出層的梯度\frac{\partialL}{\partial\hat{y}}。然后，根據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t，計(jì)算損失函數(shù)對隱藏層輸出h的梯度\frac{\partialL}{\partialh}=\frac{\partialL}{\partial\hat{y}}W_2^T。接著，計(jì)算損失函數(shù)對隱藏層輸入z_1的梯度\frac{\partialL}{\partialz_1}=\frac{\partialL}{\partialh}\sigma'(z_1)，其中\(zhòng)sigma'(z_1)為激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)。最后，根據(jù)梯度下降法，更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)：W_2=W_2-\alpha\frac{\partialL}{\partialW_2}，b_2=b_2-\alpha\frac{\partialL}{\partialb_2}，W_1=W_1-\alpha\frac{\partialL}{\partialW_1}，b_1=b_1-\alpha\frac{\partialL}{\partialb_1}，其中\(zhòng)alpha為學(xué)習(xí)率，控制參數(shù)更新的步長。在深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，梯度消失和梯度爆炸是常見的問題。梯度消失是指在反向傳播過程中，梯度隨著層數(shù)的增加而逐漸減小，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)無法得到有效的更新，訓(xùn)練過程難以收斂。梯度爆炸則是指梯度隨著層數(shù)的增加而迅速增大，使得參數(shù)更新過大，導(dǎo)致模型不穩(wěn)定甚至無法訓(xùn)練。這些問題的產(chǎn)生主要是由于深度網(wǎng)絡(luò)中鏈?zhǔn)角髮?dǎo)的特性，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較多時(shí)，梯度在反向傳播過程中會不斷地乘以權(quán)重矩陣，若權(quán)重矩陣的某些元素過大或過小，就容易導(dǎo)致梯度消失或梯度爆炸。為了解決梯度消失和梯度爆炸問題，通常采用以下方法：合理初始化權(quán)重：選擇合適的權(quán)重初始化方法，如Xavier初始化、He初始化等，使得權(quán)重在初始化時(shí)能夠保持合適的范圍，減少梯度消失和梯度爆炸的可能性。Xavier初始化方法根據(jù)輸入和輸出神經(jīng)元的數(shù)量來初始化權(quán)重，使得權(quán)重的方差在正向傳播和反向傳播過程中保持一致；He初始化方法則針對ReLU激活函數(shù)，通過對權(quán)重進(jìn)行特定的初始化，有效地緩解了梯度消失問題。使用歸一化技術(shù)：在網(wǎng)絡(luò)中引入歸一化層，如批歸一化（BatchNormalization,BN）、層歸一化（LayerNormalization,LN）等。批歸一化通過對每個(gè)批次的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使得數(shù)據(jù)的均值和方差保持穩(wěn)定，從而加速網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，減少梯度消失和梯度爆炸的問題。層歸一化則是對單個(gè)樣本的所有維度進(jìn)行歸一化，更適用于處理序列數(shù)據(jù)。選擇合適的激活函數(shù)：避免使用容易導(dǎo)致梯度消失的激活函數(shù)，如Sigmoid函數(shù)和Tanh函數(shù)，而選擇具有較好梯度特性的激活函數(shù)，如ReLU函數(shù)及其變體（如LeakyReLU、PReLU等）。ReLU函數(shù)在輸入大于0時(shí)，輸出等于輸入，梯度為1，有效地避免了梯度消失問題；LeakyReLU函數(shù)則在ReLU函數(shù)的基礎(chǔ)上，對輸入小于0的部分賦予一個(gè)較小的非零斜率，進(jìn)一步改善了梯度消失問題。三、基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法現(xiàn)狀3.1傳統(tǒng)高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法分析在深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起之前，傳統(tǒng)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法主要基于手工設(shè)計(jì)的特征和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些方法在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)高光譜圖像中顯著性目標(biāo)的檢測，但也存在著諸多局限性?；谝曈X對比度的方法是傳統(tǒng)高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中較為常見的一類方法。這類方法主要依據(jù)圖像中目標(biāo)與背景在視覺特征上的差異來計(jì)算顯著性。顏色對比度是一種常用的視覺對比度特征。通過計(jì)算高光譜圖像中不同像素點(diǎn)在各個(gè)波段的顏色值差異，來衡量它們之間的對比度。如果一個(gè)像素點(diǎn)的顏色與周圍像素點(diǎn)的顏色差異較大，那么該像素點(diǎn)就被認(rèn)為具有較高的顯著性。在一幅包含綠色植被和建筑物的高光譜圖像中，建筑物的顏色與綠色植被的顏色在光譜上存在明顯差異，通過顏色對比度計(jì)算，建筑物區(qū)域的像素點(diǎn)就會具有較高的顯著分值。紋理對比度也是常用的特征之一。利用高光譜圖像中目標(biāo)和背景的紋理信息差異，如紋理的方向、頻率等，來計(jì)算顯著性。在檢測農(nóng)田中的病蟲害區(qū)域時(shí)，病蟲害區(qū)域的植被紋理與正常植被紋理不同，通過分析紋理對比度，可以突出顯示病蟲害區(qū)域，將其作為顯著性目標(biāo)。然而，基于視覺對比度的方法存在明顯的局限性。它們往往只能捕捉到圖像中簡單的、直觀的視覺差異，對于復(fù)雜場景中目標(biāo)與背景的細(xì)微差異難以有效識別。在自然場景中，由于光照變化、地形起伏等因素的影響，目標(biāo)與背景的視覺對比度可能會發(fā)生變化，導(dǎo)致基于視覺對比度的方法檢測精度下降。局部對比度方法則側(cè)重于利用高光譜圖像中局部區(qū)域的信息來檢測顯著性目標(biāo)。這類方法通常以每個(gè)像素點(diǎn)為中心，計(jì)算其與鄰域像素點(diǎn)之間的對比度。在計(jì)算局部對比度時(shí)，可以采用多種方式。一種常見的方式是計(jì)算像素點(diǎn)與其鄰域像素點(diǎn)在光譜特征空間中的距離。如果一個(gè)像素點(diǎn)在光譜特征空間中與鄰域像素點(diǎn)的距離較大，說明它在局部區(qū)域內(nèi)具有獨(dú)特的光譜特征，可能屬于顯著性目標(biāo)。以檢測高光譜圖像中的水體污染區(qū)域?yàn)槔?，污染區(qū)域的水體在某些光譜波段上的反射率與周圍正常水體存在差異，通過計(jì)算局部區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)之間的光譜距離，可以將污染區(qū)域的像素點(diǎn)識別為顯著性目標(biāo)。局部對比度方法還可以考慮像素點(diǎn)的空間位置關(guān)系，通過計(jì)算空間距離和光譜距離的綜合度量來確定局部對比度。這種方法能夠在一定程度上利用圖像的空間信息，提高檢測的準(zhǔn)確性。然而，局部對比度方法也存在問題。它對局部區(qū)域的大小和形狀較為敏感，如果選擇的局部區(qū)域不合適，可能會導(dǎo)致檢測結(jié)果不準(zhǔn)確。在處理包含多個(gè)不同尺度目標(biāo)的高光譜圖像時(shí)，單一尺度的局部區(qū)域無法同時(shí)適應(yīng)所有目標(biāo)的檢測，容易遺漏一些小目標(biāo)或?qū)Υ竽繕?biāo)的檢測不完整。全局對比度方法與局部對比度方法不同，它從整個(gè)高光譜圖像的全局視角來計(jì)算顯著性。這類方法通常將每個(gè)像素點(diǎn)與圖像中的所有其他像素點(diǎn)進(jìn)行對比，以確定其在全局范圍內(nèi)的顯著性。在計(jì)算全局對比度時(shí)，可以采用多種特征。光譜特征是常用的一種。通過分析高光譜圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的光譜曲線與其他所有像素點(diǎn)光譜曲線的相似性，來計(jì)算全局對比度。如果一個(gè)像素點(diǎn)的光譜曲線與其他大多數(shù)像素點(diǎn)的光譜曲線差異較大，那么它在全局范圍內(nèi)就具有較高的顯著性。在檢測高光譜圖像中的珍稀植物時(shí)，珍稀植物的光譜特征與周圍其他植物和背景存在明顯差異，通過全局對比度計(jì)算，可以將珍稀植物所在的像素點(diǎn)識別為顯著性目標(biāo)。全局對比度方法還可以結(jié)合空間信息，通過考慮像素點(diǎn)在圖像中的空間位置分布，來綜合計(jì)算全局對比度。這種方法能夠更全面地利用圖像的信息，提高對復(fù)雜場景中顯著性目標(biāo)的檢測能力。但是，全局對比度方法的計(jì)算量較大，因?yàn)樗枰獙D像中的每個(gè)像素點(diǎn)與所有其他像素點(diǎn)進(jìn)行對比。在處理高分辨率、大數(shù)據(jù)量的高光譜圖像時(shí)，計(jì)算時(shí)間會顯著增加，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。全局對比度方法在處理背景復(fù)雜且包含多個(gè)相似目標(biāo)的圖像時(shí)，容易出現(xiàn)誤判，因?yàn)樗y以準(zhǔn)確區(qū)分不同目標(biāo)之間的細(xì)微差異。傳統(tǒng)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法還包括基于頻域分析的方法、基于概率模型的方法等?；陬l域分析的方法通過對高光譜圖像進(jìn)行傅里葉變換等頻域變換，將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，然后分析頻域中的能量分布等特征來檢測顯著性目標(biāo)。在頻域中，顯著性目標(biāo)通常對應(yīng)著特定頻率范圍內(nèi)的能量集中區(qū)域，通過提取這些區(qū)域，可以實(shí)現(xiàn)對顯著性目標(biāo)的檢測?；诟怕誓Ｐ偷姆椒▌t利用概率統(tǒng)計(jì)的原理，建立高光譜圖像中目標(biāo)和背景的概率模型，通過計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)屬于目標(biāo)或背景的概率來確定顯著性。通過建立高斯混合模型來描述高光譜圖像中目標(biāo)和背景的光譜特征分布，然后根據(jù)貝葉斯準(zhǔn)則計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)屬于目標(biāo)的后驗(yàn)概率，將后驗(yàn)概率高的像素點(diǎn)視為顯著性目標(biāo)。然而，無論是基于視覺對比度、局部對比度、全局對比度還是其他傳統(tǒng)方法，它們都存在一個(gè)共同的局限性，即依賴手工標(biāo)識特征。在復(fù)雜的高光譜圖像場景中，手工設(shè)計(jì)的特征往往難以充分表達(dá)高光譜圖像豐富的數(shù)據(jù)特征。高光譜圖像不僅包含了復(fù)雜的空間信息，還具有高維度的光譜信息，手工設(shè)計(jì)的特征很難全面、準(zhǔn)確地捕捉到這些信息之間的復(fù)雜關(guān)系。在實(shí)際應(yīng)用中，高光譜圖像可能受到噪聲、光照變化、大氣干擾等多種因素的影響，使得手工設(shè)計(jì)的特征對這些變化的適應(yīng)性較差，導(dǎo)致檢測性能下降。傳統(tǒng)方法在處理高維度的高光譜圖像數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度較高，容易出現(xiàn)過擬合問題，使得模型的泛化能力較差，難以適應(yīng)不同場景下的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測任務(wù)。3.2基于深度網(wǎng)絡(luò)的檢測方法分類與特點(diǎn)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。這些方法利用深度網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取和學(xué)習(xí)能力，能夠更有效地挖掘高光譜圖像的空譜信息，顯著提升顯著性目標(biāo)檢測的性能。根據(jù)所使用的深度網(wǎng)絡(luò)類型，這類方法主要可分為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法以及基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的方法等?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法是目前應(yīng)用最為廣泛的一類方法。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠自動提取高光譜圖像的局部特征和全局特征。在處理高光譜圖像時(shí)，通常將每個(gè)波段的圖像作為一個(gè)通道輸入到CNN中，通過多層卷積操作，逐步提取出圖像的低級特征（如邊緣、紋理）和高級特征（如物體的形狀、語義信息）。在經(jīng)典的AlexNet網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，[具體研究團(tuán)隊(duì)1]提出了一種適用于高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測的改進(jìn)CNN模型。該模型增加了卷積層的數(shù)量，以增強(qiáng)對高光譜圖像特征的提取能力；同時(shí)，采用了多尺度卷積核，能夠捕捉不同尺度下的目標(biāo)特征。在實(shí)驗(yàn)中，該模型在多個(gè)高光譜圖像數(shù)據(jù)集上取得了較好的檢測效果，能夠準(zhǔn)確地識別出顯著性目標(biāo)，如在包含建筑物、植被和水體的高光譜圖像中，能夠清晰地檢測出建筑物這一顯著性目標(biāo)。基于CNN的方法具有自動提取特征的能力，能夠避免手工設(shè)計(jì)特征的局限性，且對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力較強(qiáng)。然而，CNN在處理高光譜圖像時(shí)，往往難以充分捕捉到光譜維度上的長距離依賴關(guān)系，對于一些光譜特征變化較為復(fù)雜的目標(biāo)，檢測效果可能受到影響。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），也被應(yīng)用于高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測。RNN能夠?qū)π蛄袛?shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過神經(jīng)元之間的反饋連接，記住之前的輸入信息，從而捕捉高光譜圖像光譜維度上的依賴關(guān)系。在處理高光譜圖像時(shí)，可將每個(gè)像素的光譜向量看作一個(gè)序列，利用RNN對其進(jìn)行處理。[具體研究團(tuán)隊(duì)2]提出了一種基于LSTM的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法。該方法將高光譜圖像的每個(gè)像素的光譜向量輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中，通過LSTM的記憶單元和門控機(jī)制，學(xué)習(xí)光譜向量中的長距離依賴關(guān)系。在實(shí)驗(yàn)中，該方法在檢測具有復(fù)雜光譜特征的目標(biāo)時(shí)，表現(xiàn)出了較好的性能，能夠有效地捕捉到目標(biāo)的光譜特征變化，如在檢測高光譜圖像中的礦物目標(biāo)時(shí)，能夠準(zhǔn)確地識別出不同礦物的光譜特征，從而實(shí)現(xiàn)對礦物目標(biāo)的檢測。LSTM和GRU等變體能夠有效解決RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)的梯度消失和梯度爆炸問題，進(jìn)一步提升了對高光譜圖像光譜信息的建模能力。但是，RNN及其變體在處理高光譜圖像時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度較高，訓(xùn)練時(shí)間較長，且對空間信息的利用相對不足。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）為高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測提供了新的思路和方法。GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓(xùn)練來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，生成器負(fù)責(zé)生成顯著性圖，判別器則判斷生成的顯著性圖與真實(shí)的顯著性圖之間的差異。[具體研究團(tuán)隊(duì)3]提出了一種基于GAN的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法。該方法中的生成器采用了反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)⒌途S的噪聲向量轉(zhuǎn)換為高分辨率的顯著性圖；判別器則采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于判斷生成的顯著性圖的真實(shí)性。通過生成器和判別器的不斷對抗訓(xùn)練，生成器能夠?qū)W習(xí)到真實(shí)高光譜圖像顯著性圖的特征分布，從而生成更準(zhǔn)確的顯著性圖。在實(shí)驗(yàn)中，該方法在生成的顯著性圖質(zhì)量上有了明顯提升，能夠更清晰地顯示出顯著性目標(biāo)的輪廓和細(xì)節(jié)，如在檢測高光譜圖像中的車輛目標(biāo)時(shí)，生成的顯著性圖能夠準(zhǔn)確地勾勒出車輛的形狀和位置。GAN能夠?qū)W習(xí)到更真實(shí)的高光譜圖像特征分布，提升顯著性目標(biāo)檢測的效果。然而，GAN的訓(xùn)練過程較為復(fù)雜，容易出現(xiàn)模式崩潰等問題，導(dǎo)致生成的顯著性圖質(zhì)量不穩(wěn)定。除了上述三種主要的基于深度網(wǎng)絡(luò)的檢測方法外，還有一些方法將多種深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合，以充分發(fā)揮不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢。[具體研究團(tuán)隊(duì)4]提出了一種將CNN和LSTM相結(jié)合的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法。該方法首先利用CNN提取高光譜圖像的空間特征，然后將提取到的空間特征與光譜特征一起輸入到LSTM中，通過LSTM學(xué)習(xí)光譜維度上的依賴關(guān)系。在實(shí)驗(yàn)中，這種融合方法在檢測復(fù)雜場景下的高光譜圖像顯著性目標(biāo)時(shí)，表現(xiàn)出了比單一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更好的性能，能夠同時(shí)利用高光譜圖像的空間和光譜信息，提高檢測的準(zhǔn)確性。綜上所述，基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法在自動提取特征、捕捉空譜信息等方面具有顯著優(yōu)勢，但也存在一些問題和挑戰(zhàn)，如計(jì)算復(fù)雜度高、訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求大、對復(fù)雜場景的適應(yīng)性有待提高等。在后續(xù)的研究中，需要進(jìn)一步探索和改進(jìn)這些方法，以提高高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測的性能和應(yīng)用價(jià)值。3.3現(xiàn)有方法存在的問題與挑戰(zhàn)盡管基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法在近年來取得了顯著進(jìn)展，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多問題與挑戰(zhàn)，這些問題限制了其性能的進(jìn)一步提升和廣泛應(yīng)用。高光譜圖像包含大量的光譜波段信息，數(shù)據(jù)維度高，導(dǎo)致基于深度網(wǎng)絡(luò)的檢測方法計(jì)算成本高昂。在訓(xùn)練過程中，高光譜圖像的數(shù)據(jù)量龐大，需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算和參數(shù)更新，這使得訓(xùn)練時(shí)間大幅增加。以一個(gè)包含200個(gè)光譜波段的高光譜圖像數(shù)據(jù)集為例，使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測方法進(jìn)行訓(xùn)練，其訓(xùn)練時(shí)間可能是處理普通RGB圖像的數(shù)倍甚至數(shù)十倍。在測試階段，對高光譜圖像的前向傳播計(jì)算也需要消耗大量的計(jì)算資源，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。在一些需要實(shí)時(shí)監(jiān)測的應(yīng)用場景中，如無人機(jī)搭載的高光譜成像設(shè)備對農(nóng)田病蟲害進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測時(shí)，由于計(jì)算速度跟不上圖像采集速度，無法及時(shí)提供病蟲害信息，影響了決策的及時(shí)性。此外，為了支持高光譜圖像的處理，對硬件設(shè)備的要求也非常高，需要配備高性能的圖形處理單元（GPU）等計(jì)算設(shè)備，這增加了應(yīng)用成本，限制了方法的推廣應(yīng)用。深度網(wǎng)絡(luò)模型通常被視為“黑箱”模型，其內(nèi)部的決策過程和特征學(xué)習(xí)機(jī)制難以解釋。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，我們往往希望了解模型是如何從高光譜圖像的復(fù)雜空譜信息中識別出顯著性目標(biāo)的，但目前的深度網(wǎng)絡(luò)模型很難直觀地展示這一過程。對于基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，雖然知道卷積層和池化層可以提取圖像的特征，但具體每個(gè)卷積核學(xué)習(xí)到的特征含義以及這些特征如何最終決定顯著性目標(biāo)的檢測結(jié)果，缺乏清晰的解釋。這種模型解釋性差的問題在一些對決策可靠性要求較高的應(yīng)用場景中尤為突出。在醫(yī)學(xué)診斷中，醫(yī)生需要了解模型的診斷依據(jù)，以便對診斷結(jié)果進(jìn)行評估和驗(yàn)證，但深度網(wǎng)絡(luò)模型的黑箱特性使得醫(yī)生難以信任模型的檢測結(jié)果，影響了高光譜圖像在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。高光譜圖像的標(biāo)注工作十分繁瑣且需要專業(yè)知識，導(dǎo)致標(biāo)注數(shù)據(jù)的數(shù)量相對較少。在這種情況下，基于深度網(wǎng)絡(luò)的檢測方法容易出現(xiàn)過擬合問題，即模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集或?qū)嶋H應(yīng)用中的泛化能力較弱。如果使用少量標(biāo)注的高光譜圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)模型，模型可能會過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特定特征，而忽略了數(shù)據(jù)的一般性規(guī)律，當(dāng)遇到與訓(xùn)練數(shù)據(jù)稍有不同的高光譜圖像時(shí)，模型的檢測性能就會大幅下降。在環(huán)境監(jiān)測中，不同地區(qū)的高光譜圖像可能存在一定的差異，如光照條件、地形地貌等因素的影響，如果模型在訓(xùn)練時(shí)只針對特定地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，那么在應(yīng)用到其他地區(qū)時(shí)，其泛化能力不足的問題就會暴露出來，無法準(zhǔn)確檢測出顯著性目標(biāo)。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，準(zhǔn)確勾勒出目標(biāo)的邊緣對于目標(biāo)的識別和分析至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有的基于深度網(wǎng)絡(luò)的檢測方法在檢測目標(biāo)邊緣時(shí)往往存在模糊的問題。深度網(wǎng)絡(luò)在特征提取過程中，由于池化等操作會導(dǎo)致空間信息的丟失，使得模型對目標(biāo)邊緣的細(xì)節(jié)信息捕捉能力下降。在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法中，池化層通過下采樣操作降低了特征圖的分辨率，雖然減少了計(jì)算量，但也會導(dǎo)致目標(biāo)邊緣的一些細(xì)節(jié)信息被忽略，從而使得檢測結(jié)果中目標(biāo)邊緣模糊。此外，高光譜圖像中的噪聲和復(fù)雜背景也會干擾模型對目標(biāo)邊緣的準(zhǔn)確檢測，進(jìn)一步加劇了目標(biāo)邊緣模糊的問題。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域檢測農(nóng)作物病蟲害區(qū)域時(shí)，目標(biāo)邊緣的模糊可能會導(dǎo)致對病蟲害區(qū)域的面積估計(jì)不準(zhǔn)確，影響后續(xù)的防治措施制定。四、基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測方法改進(jìn)4.1模型構(gòu)建思路為了提升高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測的性能，克服現(xiàn)有方法存在的不足，本研究提出一種全新的基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型構(gòu)建思路。該思路綜合考慮高光譜圖像的空譜特性，融合空間和光譜特征，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并改進(jìn)訓(xùn)練方式，旨在構(gòu)建一個(gè)更加高效、準(zhǔn)確的檢測模型。高光譜圖像同時(shí)包含豐富的空間信息和光譜信息，充分融合這兩種信息對于準(zhǔn)確檢測顯著性目標(biāo)至關(guān)重要。在空間特征提取方面，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的局部特征提取能力，通過設(shè)計(jì)多層卷積和池化操作，逐步提取高光譜圖像的空間細(xì)節(jié)特征。采用不同大小的卷積核，如3×3和5×5的卷積核，分別對圖像進(jìn)行卷積操作，以捕捉不同尺度的空間特征。小卷積核能夠提取圖像的細(xì)節(jié)邊緣信息，大卷積核則有助于提取圖像的整體結(jié)構(gòu)特征。利用空洞卷積技術(shù)，在不增加參數(shù)和計(jì)算量的前提下，擴(kuò)大卷積核的感受野，從而獲取更豐富的空間上下文信息。在光譜特征提取方面，考慮到高光譜圖像的光譜維度具有序列特性，引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），對光譜信息進(jìn)行建模。將每個(gè)像素點(diǎn)的光譜向量作為RNN的輸入序列，通過神經(jīng)元之間的反饋連接，捕捉光譜維度上的長距離依賴關(guān)系。通過LSTM的記憶單元和門控機(jī)制，能夠有效控制信息的傳遞和遺忘，更好地學(xué)習(xí)光譜向量中的關(guān)鍵特征。為了實(shí)現(xiàn)空間和光譜特征的有效融合，可以采用多種方式。一種方式是在網(wǎng)絡(luò)的中間層，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的空間特征和RNN提取的光譜特征進(jìn)行拼接，然后通過后續(xù)的全連接層或卷積層進(jìn)行進(jìn)一步的融合和處理。另一種方式是設(shè)計(jì)專門的融合模塊，如注意力融合模塊，通過計(jì)算空間特征和光譜特征之間的注意力權(quán)重，動態(tài)地調(diào)整兩者的融合比例，從而突出對顯著性目標(biāo)檢測更重要的特征。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對于提升模型性能起著關(guān)鍵作用。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，引入注意力機(jī)制是一種有效的方法。注意力機(jī)制能夠使網(wǎng)絡(luò)自動聚焦于顯著性目標(biāo)區(qū)域，增強(qiáng)對重要特征的提取能力。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過添加通道注意力模塊和空間注意力模塊，分別對通道維度和空間維度的特征進(jìn)行加權(quán)。通道注意力模塊通過全局平均池化和全連接層，計(jì)算每個(gè)通道的重要性權(quán)重，然后對通道特征進(jìn)行加權(quán)操作，突出重要通道的特征。空間注意力模塊則通過卷積操作，計(jì)算每個(gè)空間位置的重要性權(quán)重，對空間特征進(jìn)行加權(quán)，增強(qiáng)顯著性目標(biāo)區(qū)域的特征表達(dá)。多尺度特征融合也是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要手段。高光譜圖像中的顯著性目標(biāo)可能具有不同的尺度，利用多尺度特征融合能夠充分結(jié)合不同尺度下的空譜信息，提高對復(fù)雜場景和小目標(biāo)的檢測能力。采用金字塔結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，如特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN），在不同層次的網(wǎng)絡(luò)中提取多尺度特征，然后通過上采樣和下采樣操作，將不同尺度的特征進(jìn)行融合。在融合過程中，可以采用跳躍連接的方式，保留底層特征的細(xì)節(jié)信息，同時(shí)結(jié)合高層特征的語義信息，從而提高對小目標(biāo)的檢測精度。為了提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和泛化能力，可以對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡化和輕量化處理。采用輕量級的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如MobileNet和ShuffleNet，這些網(wǎng)絡(luò)通過設(shè)計(jì)特殊的卷積操作，減少了參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量，同時(shí)保持了一定的特征提取能力。在網(wǎng)絡(luò)中引入稀疏連接和剪枝技術(shù)，去除不必要的連接和參數(shù)，進(jìn)一步降低網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。傳統(tǒng)的深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式通常依賴大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，然而高光譜圖像的標(biāo)注工作十分繁瑣且成本高昂，標(biāo)注數(shù)據(jù)的數(shù)量相對較少，容易導(dǎo)致模型過擬合。因此，本研究探索采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等方法來改進(jìn)訓(xùn)練方式。半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠在一定程度上緩解標(biāo)注數(shù)據(jù)不足的問題。在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，可以采用自訓(xùn)練的策略，首先使用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)初始模型，然后用這個(gè)模型對未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果置信度高的數(shù)據(jù)作為新的標(biāo)注數(shù)據(jù)，加入到訓(xùn)練集中，重新訓(xùn)練模型。通過多次迭代，不斷擴(kuò)充標(biāo)注數(shù)據(jù)，提高模型的性能。采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的思想，在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中引入生成器和判別器。生成器負(fù)責(zé)生成與真實(shí)高光譜圖像相似的偽樣本，判別器則判斷輸入樣本是真實(shí)樣本還是偽樣本。通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，使生成器能夠生成更逼真的樣本，同時(shí)利用這些偽樣本擴(kuò)充訓(xùn)練集，增強(qiáng)模型對數(shù)據(jù)分布的學(xué)習(xí)能力。遷移學(xué)習(xí)是將在其他相關(guān)任務(wù)上預(yù)訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測任務(wù)中。由于在其他大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了通用的圖像特征，將這些參數(shù)遷移到高光譜圖像檢測任務(wù)中，可以加快模型的收斂速度，提高模型的泛化能力?？梢允褂迷贗mageNet等大規(guī)模圖像分類數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如ResNet、VGG等，將其前幾層的參數(shù)遷移到高光譜圖像檢測模型中，然后在高光譜圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。在遷移學(xué)習(xí)過程中，需要根據(jù)高光譜圖像的特點(diǎn)，對遷移的參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和優(yōu)化。對于高光譜圖像中獨(dú)特的光譜特征，可以在遷移的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，添加專門的光譜特征提取模塊，以更好地適應(yīng)高光譜圖像的檢測任務(wù)。4.2深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對模型性能提升至關(guān)重要。本研究從卷積層、池化層、全連接層等基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)出發(fā)，引入注意力機(jī)制、殘差連接等先進(jìn)技術(shù)，旨在提高模型對高光譜圖像空譜特征的提取與表達(dá)能力。卷積層是深度網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征的核心組件，其設(shè)計(jì)直接影響特征提取效果。傳統(tǒng)卷積層采用固定大小卷積核，對高光譜圖像不同尺度目標(biāo)特征提取存在局限性。為解決這一問題，本研究引入可變形卷積（DeformableConvolution）。可變形卷積在常規(guī)卷積核基礎(chǔ)上，增加偏移量學(xué)習(xí)，使卷積核能夠自適應(yīng)地調(diào)整感受野位置與形狀，更好地捕捉高光譜圖像中目標(biāo)的復(fù)雜形狀和空間位置信息。在檢測高光譜圖像中形狀不規(guī)則的水體污染區(qū)域時(shí)，可變形卷積能夠根據(jù)污染區(qū)域的形狀特點(diǎn)，靈活調(diào)整卷積核感受野，準(zhǔn)確提取其特征，而傳統(tǒng)卷積核可能因固定形狀無法完整覆蓋污染區(qū)域，導(dǎo)致特征提取不全面。在網(wǎng)絡(luò)的不同層次合理配置不同大小的卷積核也至關(guān)重要。在淺層卷積層，采用小尺寸卷積核（如3×3），可有效提取圖像的細(xì)節(jié)邊緣信息，這些細(xì)節(jié)對于區(qū)分不同地物類型、確定目標(biāo)的邊界具有重要作用；在深層卷積層，引入大尺寸卷積核（如5×5或7×7），有助于獲取更廣泛的上下文信息，增強(qiáng)對目標(biāo)整體結(jié)構(gòu)和語義的理解。通過這種多尺度卷積核的組合方式，能夠充分挖掘高光譜圖像不同尺度下的空間特征，提升模型對復(fù)雜場景的適應(yīng)性?？斩淳矸e（DilatedConvolution）也是優(yōu)化卷積層的重要手段?？斩淳矸e在不增加參數(shù)和計(jì)算量的前提下，通過在卷積核中引入空洞，擴(kuò)大了卷積核的感受野，從而獲取更豐富的上下文信息。在處理高光譜圖像時(shí)，空洞卷積能夠捕捉到目標(biāo)與周圍環(huán)境的長距離依賴關(guān)系，對于檢測具有大面積背景的顯著性目標(biāo)具有顯著優(yōu)勢。在檢測高光譜圖像中的大面積森林火災(zāi)區(qū)域時(shí)，空洞卷積可以通過擴(kuò)大感受野，綜合考慮火災(zāi)區(qū)域及其周邊環(huán)境的信息，更準(zhǔn)確地識別火災(zāi)區(qū)域的范圍和特征，避免因局部信息缺失而導(dǎo)致的誤判。池化層在深度網(wǎng)絡(luò)中主要用于降低特征圖的分辨率，減少計(jì)算量，同時(shí)保留重要的特征信息。傳統(tǒng)的最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）方法在池化過程中會丟失部分空間信息，對目標(biāo)邊緣和細(xì)節(jié)的保持能力不足。為了改善這一情況，本研究采用自適應(yīng)池化（AdaptivePooling）技術(shù)。自適應(yīng)池化能夠根據(jù)輸入特征圖的大小和內(nèi)容，自動調(diào)整池化窗口的大小和位置，從而更好地保留目標(biāo)的關(guān)鍵特征。在處理高光譜圖像時(shí)，自適應(yīng)池化可以根據(jù)不同地物的分布和特征，靈活地對特征圖進(jìn)行下采樣，避免因固定池化窗口導(dǎo)致的重要信息丟失。對于高光譜圖像中形狀和大小各異的建筑物目標(biāo)，自適應(yīng)池化能夠根據(jù)建筑物的實(shí)際大小和形狀，調(diào)整池化窗口，準(zhǔn)確地保留建筑物的輪廓和結(jié)構(gòu)特征，而傳統(tǒng)池化方法可能會因池化窗口不合適，導(dǎo)致建筑物的部分特征被忽略。為了進(jìn)一步增強(qiáng)池化層對空間信息的利用能力，還可以結(jié)合空間金字塔池化（SpatialPyramidPooling,SPP）技術(shù)?？臻g金字塔池化通過在不同尺度下對特征圖進(jìn)行池化操作，然后將不同尺度的池化結(jié)果進(jìn)行融合，能夠有效地保留不同尺度下的空間信息。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，空間金字塔池化可以使模型同時(shí)關(guān)注到目標(biāo)的局部細(xì)節(jié)和整體結(jié)構(gòu)，提高對不同尺度目標(biāo)的檢測能力。在檢測高光譜圖像中的小目標(biāo)（如小型車輛）和大目標(biāo)（如大型建筑物）時(shí)，空間金字塔池化可以通過不同尺度的池化操作，分別提取小目標(biāo)的細(xì)節(jié)特征和大目標(biāo)的整體結(jié)構(gòu)特征，然后將這些特征融合起來，為后續(xù)的目標(biāo)檢測提供更全面的信息，從而提高對不同尺度目標(biāo)的檢測精度。全連接層在深度網(wǎng)絡(luò)中負(fù)責(zé)將提取到的特征進(jìn)行整合，用于最終的分類或回歸任務(wù)。然而，全連接層參數(shù)眾多，容易導(dǎo)致過擬合問題，且計(jì)算復(fù)雜度高，在處理高光譜圖像這種數(shù)據(jù)量大、維度高的任務(wù)時(shí)，效率較低。為了解決這些問題，本研究采用全局平均池化（GlobalAveragePooling,GAP）替代全連接層。全局平均池化通過對特征圖在空間維度上進(jìn)行平均池化，將每個(gè)通道的特征圖壓縮為一個(gè)值，從而得到一個(gè)固定長度的特征向量。這種方法不僅大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，還能有效避免過擬合問題。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型中，使用全局平均池化替代全連接層后，模型的訓(xùn)練時(shí)間明顯縮短，同時(shí)在測試集上的泛化能力得到提升，能夠更準(zhǔn)確地檢測出顯著性目標(biāo)。為了進(jìn)一步提高模型的性能，還可以在全局平均池化后添加一些輕量級的全連接層或卷積層，對壓縮后的特征進(jìn)行進(jìn)一步的處理和融合。這些輕量級的網(wǎng)絡(luò)層可以根據(jù)任務(wù)的需求，對特征進(jìn)行更精細(xì)的調(diào)整和組合，增強(qiáng)模型對高光譜圖像特征的表達(dá)能力。通過添加一個(gè)包含少量神經(jīng)元的全連接層，對全局平均池化后的特征進(jìn)行非線性變換，能夠進(jìn)一步挖掘特征之間的潛在關(guān)系，提高模型對高光譜圖像顯著性目標(biāo)的檢測精度。注意力機(jī)制能夠使網(wǎng)絡(luò)自動聚焦于顯著性目標(biāo)區(qū)域，增強(qiáng)對重要特征的提取能力。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型中，引入通道注意力機(jī)制（ChannelAttentionMechanism）和空間注意力機(jī)制（SpatialAttentionMechanism）。通道注意力機(jī)制通過全局平均池化和全連接層，計(jì)算每個(gè)通道的重要性權(quán)重，然后對通道特征進(jìn)行加權(quán)操作，突出重要通道的特征。在處理高光譜圖像時(shí)，不同的光譜通道包含著不同的地物信息，通道注意力機(jī)制可以根據(jù)這些信息的重要性，對不同通道的特征進(jìn)行加權(quán)，使得模型能夠更關(guān)注對顯著性目標(biāo)檢測有重要貢獻(xiàn)的光譜通道。對于包含植被和建筑物的高光譜圖像，在某些光譜通道上，植被和建筑物的光譜特征差異較大，通道注意力機(jī)制可以通過學(xué)習(xí)，對這些通道賦予較高的權(quán)重，從而增強(qiáng)對植被和建筑物的區(qū)分能力，提高顯著性目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。空間注意力機(jī)制則通過卷積操作，計(jì)算每個(gè)空間位置的重要性權(quán)重，對空間特征進(jìn)行加權(quán)，增強(qiáng)顯著性目標(biāo)區(qū)域的特征表達(dá)。在高光譜圖像中，目標(biāo)的空間位置和上下文信息對于顯著性目標(biāo)檢測也非常重要。空間注意力機(jī)制可以根據(jù)目標(biāo)在圖像中的空間分布情況，對不同空間位置的特征進(jìn)行加權(quán)，突出顯著性目標(biāo)所在區(qū)域的特征。在檢測高光譜圖像中的車輛目標(biāo)時(shí)，空間注意力機(jī)制可以聚焦于車輛所在的空間位置，增強(qiáng)該區(qū)域的特征表達(dá)，同時(shí)抑制背景區(qū)域的干擾，從而更準(zhǔn)確地檢測出車輛目標(biāo)。為了充分發(fā)揮通道注意力機(jī)制和空間注意力機(jī)制的優(yōu)勢，還可以將兩者結(jié)合起來，形成卷積注意力模塊（ConvolutionalBlockAttentionModule,CBAM）。CBAM能夠同時(shí)對通道和空間維度的特征進(jìn)行加權(quán)，全面增強(qiáng)模型對高光譜圖像重要特征的提取能力。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測實(shí)驗(yàn)中，使用包含CBAM的模型，在檢測精度和召回率等指標(biāo)上均優(yōu)于單獨(dú)使用通道注意力機(jī)制或空間注意力機(jī)制的模型，能夠更準(zhǔn)確地檢測出顯著性目標(biāo)的位置和范圍。殘差連接（ResidualConnection）是解決深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中梯度消失和梯度爆炸問題的有效方法，同時(shí)能夠加速網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，提高模型的訓(xùn)練效率。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型中，引入殘差連接構(gòu)建殘差塊（ResidualBlock）。殘差塊通過將輸入直接連接到輸出，使得網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)殘差映射，即輸出與輸入之間的差異。這種方式使得網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中更容易優(yōu)化，能夠有效地緩解梯度消失和梯度爆炸問題。在構(gòu)建深層的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型時(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會出現(xiàn)梯度消失問題，導(dǎo)致模型難以訓(xùn)練。而引入殘差連接后，網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)殘差映射，更好地傳遞梯度信息，使得模型能夠順利訓(xùn)練，并且在訓(xùn)練過程中收斂速度更快。通過在不同層次的網(wǎng)絡(luò)中使用殘差塊，可以進(jìn)一步增強(qiáng)模型對高光譜圖像空譜特征的學(xué)習(xí)能力。在淺層網(wǎng)絡(luò)中，殘差塊可以幫助模型更好地保留原始圖像的細(xì)節(jié)信息；在深層網(wǎng)絡(luò)中，殘差塊能夠有效地整合不同層次的特征，提高模型對復(fù)雜特征的表達(dá)能力。在一個(gè)包含多個(gè)殘差塊的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型中，淺層殘差塊可以提取高光譜圖像的邊緣、紋理等低級特征，深層殘差塊則可以將這些低級特征與高層語義特征進(jìn)行融合，從而提高模型對顯著性目標(biāo)的檢測精度。為了進(jìn)一步優(yōu)化殘差連接的效果，還可以對殘差塊進(jìn)行改進(jìn)，如采用瓶頸結(jié)構(gòu)（BottleneckStructure）的殘差塊。瓶頸結(jié)構(gòu)的殘差塊通過在中間層使用1×1的卷積核進(jìn)行降維和升維操作，減少了計(jì)算量，同時(shí)保持了模型的性能。在處理高光譜圖像這種數(shù)據(jù)量較大的任務(wù)時(shí)，瓶頸結(jié)構(gòu)的殘差塊可以在不降低模型檢測精度的前提下，有效地減少計(jì)算資源的消耗，提高模型的運(yùn)行效率。4.3特征提取與融合策略在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，特征提取與融合策略對于準(zhǔn)確捕捉目標(biāo)的空譜信息至關(guān)重要。本研究通過精心設(shè)計(jì)的雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別從空間和光譜維度提取特征，并采用創(chuàng)新的融合算法，有效提升了特征的互補(bǔ)性和模型的魯棒性。為了充分利用高光譜圖像的空間信息，本研究構(gòu)建了空間特征提取網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過多層卷積和池化操作，逐步提取高光譜圖像的空間特征。在網(wǎng)絡(luò)的起始層，采用小尺寸卷積核（如3×3）進(jìn)行卷積操作，能夠有效地提取圖像的邊緣、紋理等細(xì)節(jié)信息。在一幅包含建筑物和植被的高光譜圖像中，起始層的小卷積核可以準(zhǔn)確地捕捉到建筑物的輪廓邊緣和植被的紋理特征。隨著網(wǎng)絡(luò)層次的加深，逐漸引入大尺寸卷積核（如5×5或7×7），以獲取更廣泛的上下文信息。大卷積核能夠綜合考慮建筑物與周圍環(huán)境的空間關(guān)系，以及植被在大面積區(qū)域內(nèi)的分布特征，從而增強(qiáng)對目標(biāo)整體結(jié)構(gòu)和語義的理解。為了進(jìn)一步擴(kuò)大卷積核的感受野，獲取更豐富的上下文信息，在空間特征提取網(wǎng)絡(luò)中引入空洞卷積技術(shù)?？斩淳矸e在不增加參數(shù)和計(jì)算量的前提下，通過在卷積核中引入空洞，使卷積核能夠覆蓋更大的區(qū)域，從而捕捉到目標(biāo)與周圍環(huán)境的長距離依賴關(guān)系。在檢測高光譜圖像中的水體目標(biāo)時(shí)，空洞卷積可以通過擴(kuò)大感受野，綜合考慮水體與周邊陸地、植被等環(huán)境的關(guān)系，更準(zhǔn)確地識別水體的范圍和特征，避免因局部信息缺失而導(dǎo)致的誤判。為了提高網(wǎng)絡(luò)對不同尺度目標(biāo)的適應(yīng)性，采用多尺度卷積策略。通過并行使用不同大小的卷積核（如3×3、5×5和7×7）對圖像進(jìn)行卷積操作，能夠同時(shí)提取不同尺度下的空間特征。在處理包含小型車輛和大型建筑物的高光譜圖像時(shí)，3×3的卷積核可以提取小型車輛的細(xì)節(jié)特征，5×5的卷積核可以提取建筑物的局部結(jié)構(gòu)特征，7×7的卷積核則可以提取建筑物的整體布局特征。將這些不同尺度的特征進(jìn)行融合，能夠使網(wǎng)絡(luò)更好地適應(yīng)不同尺度目標(biāo)的檢測需求，提高對復(fù)雜場景的適應(yīng)性。針對高光譜圖像的光譜信息，設(shè)計(jì)了光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)?？紤]到高光譜圖像的光譜維度具有序列特性，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），對光譜信息進(jìn)行建模。將每個(gè)像素點(diǎn)的光譜向量作為RNN的輸入序列，通過神經(jīng)元之間的反饋連接，捕捉光譜維度上的長距離依賴關(guān)系。在處理高光譜圖像時(shí)，不同地物在不同波長下的光譜反射率存在差異，光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)這些差異，準(zhǔn)確地識別出不同地物的光譜特征。在檢測高光譜圖像中的礦物目標(biāo)時(shí)，不同礦物具有獨(dú)特的光譜特征，光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)能夠通過對光譜向量的學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確地捕捉到這些特征差異，從而實(shí)現(xiàn)對礦物目標(biāo)的檢測。為了增強(qiáng)光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)對光譜信息的學(xué)習(xí)能力，引入注意力機(jī)制。注意力機(jī)制能夠使網(wǎng)絡(luò)自動聚焦于光譜向量中的關(guān)鍵信息，增強(qiáng)對重要光譜特征的提取能力。通過計(jì)算光譜向量中每個(gè)元素的注意力權(quán)重，對重要元素賦予較高的權(quán)重，對次要元素賦予較低的權(quán)重，從而突出關(guān)鍵光譜特征。在處理包含多種植被的高光譜圖像時(shí)，不同植被在某些特定波長下的光譜特征差異較大，注意力機(jī)制可以通過學(xué)習(xí)，對這些波長對應(yīng)的光譜元素賦予較高的權(quán)重，從而增強(qiáng)對不同植被的區(qū)分能力，提高光譜特征提取的準(zhǔn)確性。為了進(jìn)一步提高光譜特征提取的效率和準(zhǔn)確性，采用多頭注意力機(jī)制。多頭注意力機(jī)制通過多個(gè)不同的注意力頭，同時(shí)對光譜向量進(jìn)行處理，能夠捕捉到光譜信息的不同方面，從而更全面地學(xué)習(xí)光譜特征。每個(gè)注意力頭可以關(guān)注光譜向量中的不同特征子集，然后將多個(gè)注意力頭的輸出進(jìn)行融合，得到更豐富、更準(zhǔn)確的光譜特征表示。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測實(shí)驗(yàn)中，使用包含多頭注意力機(jī)制的光譜特征提取網(wǎng)絡(luò)，在檢測具有復(fù)雜光譜特征的目標(biāo)時(shí)，表現(xiàn)出了比單一注意力機(jī)制更好的性能，能夠更準(zhǔn)確地識別出目標(biāo)的光譜特征。在分別提取高光譜圖像的空間特征和光譜特征后，如何有效地融合這兩種特征成為提高顯著性目標(biāo)檢測性能的關(guān)鍵。本研究提出了一種基于注意力融合模塊的特征融合策略。該策略通過計(jì)算空間特征和光譜特征之間的注意力權(quán)重，動態(tài)地調(diào)整兩者的融合比例，從而突出對顯著性目標(biāo)檢測更重要的特征。具體來說，首先將空間特征和光譜特征進(jìn)行拼接，然后通過全連接層和激活函數(shù)計(jì)算注意力權(quán)重。注意力權(quán)重反映了空間特征和光譜特征在不同位置和通道上的重要程度。根據(jù)注意力權(quán)重，對空間特征和光譜特征進(jìn)行加權(quán)融合，得到融合后的特征。在檢測高光譜圖像中的建筑物目標(biāo)時(shí)，空間特征能夠提供建筑物的形狀和位置信息，光譜特征能夠提供建筑物的材質(zhì)和成分信息。通過注意力融合模塊，網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)建筑物目標(biāo)的特點(diǎn)，自動調(diào)整空間特征和光譜特征的融合比例，突出對建筑物檢測更重要的信息，從而提高檢測的準(zhǔn)確性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證注意力融合模塊的有效性，進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)中，分別使用簡單拼接的融合方法和基于注意力融合模塊的融合方法對空間特征和光譜特征進(jìn)行融合，并在相同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用基于注意力融合模塊的融合方法，在檢測精度、召回率和F1值等指標(biāo)上均優(yōu)于簡單拼接的融合方法?；谧⒁饬θ诤夏K的融合方法能夠更有效地整合空間特征和光譜特征，提高模型對顯著性目標(biāo)的檢測能力。為了增強(qiáng)融合特征的表達(dá)能力，在注意力融合模塊后，添加了多層卷積和全連接層對融合特征進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化。這些層可以對融合特征進(jìn)行更深入的特征提取和抽象，挖掘特征之間的潛在關(guān)系，從而提高模型對高光譜圖像顯著性目標(biāo)的檢測精度。通過多層卷積和全連接層的處理，融合特征能夠更好地表達(dá)高光譜圖像中顯著性目標(biāo)的空譜信息，為后續(xù)的目標(biāo)檢測提供更有力的支持。4.4訓(xùn)練與優(yōu)化算法選擇在構(gòu)建基于深度網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測模型后，選擇合適的訓(xùn)練與優(yōu)化算法對于提升模型性能、加快收斂速度以及提高泛化能力至關(guān)重要。本研究深入探討了損失函數(shù)的選擇、優(yōu)化算法的應(yīng)用以及一系列防止過擬合和提升泛化能力的技術(shù)。損失函數(shù)是衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間差異的重要指標(biāo)，其選擇直接影響模型的訓(xùn)練效果。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，常用的損失函數(shù)包括交叉熵?fù)p失函數(shù)（Cross-EntropyLoss）、均方誤差損失函數(shù)（MeanSquaredErrorLoss，MSE）和Dice損失函數(shù)（DiceLoss）等。交叉熵?fù)p失函數(shù)常用于分類任務(wù)，它能夠衡量兩個(gè)概率分布之間的差異。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，將顯著性目標(biāo)檢測視為二分類問題（目標(biāo)與背景），可以使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來計(jì)算模型預(yù)測的顯著性圖與真實(shí)顯著性圖之間的差異。假設(shè)真實(shí)顯著性圖為y，模型預(yù)測的顯著性圖為\hat{y}，交叉熵?fù)p失函數(shù)的計(jì)算公式為：L_{CE}=-\sum_{i=1}^{n}(y_{i}\log(\hat{y}_{i})+(1-y_{i})\log(1-\hat{y}_{i}))，其中n為樣本數(shù)量。均方誤差損失函數(shù)則側(cè)重于衡量預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差平方和。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，它可以直接計(jì)算預(yù)測顯著性圖與真實(shí)顯著性圖在每個(gè)像素點(diǎn)上的誤差平方和。均方誤差損失函數(shù)的計(jì)算公式為：L_{MSE}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2。Dice損失函數(shù)則常用于處理目標(biāo)分割任務(wù)，它通過計(jì)算預(yù)測結(jié)果與真實(shí)結(jié)果之間的重疊度來衡量差異。在高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測中，Dice損失函數(shù)能夠更有效地關(guān)注目標(biāo)區(qū)域的檢測，對于小目標(biāo)的檢測具有較好的效果。Dice損失函數(shù)的計(jì)算公式為：L_{Dice}=1-\frac{2\sum_{i=1}^{n}y_{i}\hat{y}_{i}}{\sum_{i=1}^{n}y_{i}+\sum_{i=1}^{n}\hat{y}_{i}}。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)高光譜圖像顯著性目標(biāo)檢測任務(wù)的特點(diǎn)和需求，選擇合適的損失函數(shù)至關(guān)重要。對于目標(biāo)邊界較為清晰、類別區(qū)分明顯的高光譜圖像，交叉熵?fù)p失函數(shù)可能能夠取得較好的效果；而對于目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域差異較小、需要更精確分割的情況，Dice損失函數(shù)可能更為適用。還可以將多種損失函數(shù)進(jìn)行組合使用，以充分發(fā)揮不同損失函數(shù)的優(yōu)勢。將交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dice損失函數(shù)結(jié)合起來，形成組合損失函數(shù)L=\alphaL_{CE}+(1-\alpha)L_{Dice}，其中\(zhòng)alpha為權(quán)重參數(shù)，通過調(diào)整\alpha的值，可以平衡兩種損失函數(shù)在訓(xùn)練過程中的作用。優(yōu)化算法負(fù)責(zé)在訓(xùn)練過程中調(diào)整模型的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。常見的優(yōu)化算法包括隨機(jī)梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等。隨機(jī)梯度下降是一種簡單而經(jīng)典的優(yōu)化算法，它通過在每個(gè)訓(xùn)練步驟中隨機(jī)選擇一個(gè)小批量樣本，計(jì)算這些樣本上的梯度，并根據(jù)梯度來更新模型的參數(shù)。隨機(jī)梯度下降的參數(shù)更新公式為：\theta_{t}=\theta_{t-1}-\alpha\nablaJ(\the