DCT-Mamba3D：面向高光谱图像分类的谱去相关与空间-光谱特征提取
计算机视觉与模式识别
2025-02-05 v1 图像与视频处理
摘要
高光谱图像分类因光谱冗余和复杂的空间-光谱依赖关系而面临挑战。本文提出了一种新颖的框架 DCT-Mamba3D，用于高光谱图像分类。DCT-Mamba3D 包含：(1) 一个 3D 光谱-空间去相关模块，该模块应用 3D 离散余弦变换基函数来减少光谱和空间冗余，增强跨维度的特征清晰度；(2) 一个 3D-Mamba 模块，利用双向状态空间模型捕获复杂的空间-光谱依赖关系；(3) 一个全局残差增强模块，用于稳定特征表示，提高鲁棒性和收敛性。在基准数据集上的大量实验表明，我们的 DCT-Mamba3D 在诸如同物异谱和异物同谱等挑战性场景中优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2502.01986,
title = {DCT-Mamba3D: Spectral Decorrelation and Spatial-Spectral Feature Extraction for Hyperspectral Image Classification},
author = {Weijia Cao and Xiaofei Yang and Yicong Zhou and Zheng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.01986},
year = {2025}
}