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基于Wasserstein生成对抗网络的高光谱图像无监督特征提取

DOI：10.1109/tgrs.2018.2876123 期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 特征提?。‵E）是高光谱图像（HSI）处理中的关键研究领域。近年来，由于深度学习（DL）在提取空间和光谱特征方面具有强大能力，基于DL的FE方法展现出巨大的应用潜力。然而，大多数基于DL的FE方法属于监督学习，其训练过程严重受限于高光谱图像中标注样本的缺失问题，这制约了监督式DL特征提取方法在高光谱处理中的应用。为解决该问题，本文提出一种改进型生成对抗网络（GAN），用于无监督地训练DL特征提取器。该网络包含生成器和判别器两个组件：生成器专注于数据集真实概率分布的学习，判别器则能有效提取具有优异不变性的空间-光谱特征。为实现自适应学习上采样与下采样策略，生成器采用全反卷积子网络设计，判别器则基于全卷积子网络构建。此外，通过利用生成器与判别器的零和博弈关系，设计了新型极小极大代价函数，实现端到端的无监督GAN训练。该方法还将原始JS散度替换为Wasserstein距离，以缓解GAN框架训练过程中的不稳定性和困难性。三个真实数据集的实验结果验证了所提方法的有效性。
作者： Mingyang Zhang，Maoguo Gong，Yishun Mao，Jun Li，Yue Wu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为解决高光谱图像（HSI）中基于深度学习的特征提取方法缺乏标注样本的问题，提出一种改进的生成对抗网络（GAN），用于无监督训练基于深度学习的特征提取器。

研究成果

所提出的改进型生成对抗网络框架有效解决了高光谱图像在基于深度学习的特征提取中缺乏标注样本的问题。该框架成功实现了无监督条件下的深度学习特征提取器训练，能够提取高质量的空间与光谱特征用于分类任务。在三个真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性，其分类性能较监督学习和传统无监督方法均有显著提升。

研究不足

输入数据的空间邻域窗口大小会影响所获特征的质量，不恰当的窗口尺寸可能导致包含过多属于其他类别的像素，从而可能损害特征质量。判别器与生成器之间的训练比例同样影响特征质量，需要进行仔细调整。

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