Deep Attention-Guided Spatial–Spectral Network for Hyperspectral Image Unmixing

高光谱成像 端元 自编码 计算机科学 人工智能 像素 模式识别(心理学) 空间分析 深度学习 对偶(语法数字) 特征提取 图像(数学) 计算机视觉 遥感 地理 艺术 文学类
作者
Lin Qi,Mengyi Yue,Feng Gao,Bing Cao,Junyu Dong,Xinbo Gao
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:21: 1-5
标识
DOI:10.1109/lgrs.2023.3345959
摘要

Deep learning-based methods have been increasingly used in hyperspectral unmixing, especially the recent trend of unsupervised autoencoder networks, which have achieved excellent performances. Although some existing unmixing methods take spatial information into account, the utilization of spatial structure is not sufficient and effective. In this paper, we present a deep attention guided spatial-spectral network for hyperspectral image unmixing called DASS-Net, which adopts a parallel dual-stream structure. We design a neighborhood spatial attention module, where the abundance features of the central pixel are dynamically weighted by the coarse-grained features of the neighborhood pixels. In addition, a dual-gated mechanism is introduced to further integrate and express the spatial and spectral information. Experimental results show that the proposed DASS-Net performs particularly well in endmember extraction and outperforms all compared methods.
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