高低频增强与跨层图卷积聚合的高光谱图像分类

马鑫; 汪西原; 白雪冰

doi:10.37188/CJLCD.2026-0034

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高低频增强与跨层图卷积聚合的高光谱图像分类

图像处理 | 更新时间：2026-09-12

- 高低频增强与跨层图卷积聚合的高光谱图像分类
- Hyperspectral image classification via high-low frequency enhancement and cross-layer graph convolution aggregation
- 液晶与显示 2026年41卷第7期页码：995-1008
- 作者机构：
  
  1.宁夏工商职业技术大学信息技术学院，宁夏银川 750021
  2.宁夏大学电子与电气工程学院，宁夏银川 750021
  3.宁夏大学前沿交叉学院，宁夏中卫 755000
- 作者简介：
  
  马鑫，男，硕士，讲师，2017年于宁夏大学获得硕士学位，主要从事遥感图像处理方面的研究。E-mail： 2023012@nxgs.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42361056)
- DOI：10.37188/CJLCD.2026-0034
  中图分类号： TP391
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0034
- 收稿：2026-03-11，
  
  修回：2026-04-02，
  
  纸质出版：2026-07-06
- 稿件说明：
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马鑫, 汪西原, 白雪冰. 高低频增强与跨层图卷积聚合的高光谱图像分类[J]. 液晶与显示, 2026,41(7):995-1008.

MA Xin, WANG Xiyuan, BAI Xuebing. Hyperspectral image classification via high-low frequency enhancement and cross-layer graph convolution aggregation[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(7): 995-1008.
马鑫, 汪西原, 白雪冰. 高低频增强与跨层图卷积聚合的高光谱图像分类[J]. 液晶与显示, 2026,41(7):995-1008. DOI： 10.37188/CJLCD.2026-0034. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0034.

MA Xin, WANG Xiyuan, BAI Xuebing. Hyperspectral image classification via high-low frequency enhancement and cross-layer graph convolution aggregation[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(7): 995-1008. DOI： 10.37188/CJLCD.2026-0034. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0034.

摘要

针对高光谱图像分类中局部纹理与边缘细节易损失、卷积分支感受野受限以及图分支跨层结构信息利用不足等问题，本文提出一种高低频增强与跨层图卷积聚合的卷积-图卷积联合分类模型。该方法通过高低频残差增强提升输入特征质量，在卷积分支中利用多阶段动态卷积编码提取多尺度空间-光谱特征，在图卷积分支中采用跨层图特征加权聚合增强区域结构建模能力，并通过跨分支注意力融合实现两路特征的协同建模。实验在Indian Pines、Pavia University和Salinas 3个公开数据集上进行，总体分类精度分别达到92.94%、95.11%和97.50%，对应Kappa系数分别为91.94%、93.50%和97.22%。结果表明，所提方法能够兼顾局部细节、空间上下文和区域拓扑结构信息，在不同类型高光谱分类场景下具有较好的综合分类性能。

Abstract

To address the problems of local texture and edge-detail loss， limited receptive fields in the convolution branch， and insufficient use of cross-layer structural information in the graph branch for hyperspectral image classification， this paper proposes a CNN-GCN joint classification model with high-low frequency enhancement and cross-layer graph convolution aggregation. The model improves input representation through high-low frequency residual enhancement， extracts multi-scale spectral-spatial features using a multi-stage dynamic convolution encoder， enhances regional structural modeling by cross-layer weighted aggregation in the graph branch， and performs collaborative modeling through cross-branch attention fusion. Experiments on three public datasets， Indian Pines， Pavia University， and Salinas， achieve overall accuracies of 92.94%， 95.11%， and 97.50%， with corresponding Kappa coefficients of 91.94%， 93.50%， and 97.22%， respectively. The results show that the proposed method can effectively integrate local details， spatial context， and regional topological structure information， achieving competitive classification performance across different types of hyperspectral classification scenes.

关键词

Keywords

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