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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利基于图中图卷积网络的高光谱图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114022786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111509923.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于图中图卷积网络的高光谱图像分类方法是由贾森;江树国;邓琳设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图中图卷积网络的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图中图卷积网络的高光谱图像分类方法，所述方法包括：获取目标光谱图像，将所述目标光谱图像分割成若干超像素块；确定若干所述超像素块分别对应的局部结构图和所述目标光谱图像对应的全局结构图；根据所述若干所述局部结构图和所述全局结构图，确定所述目标光谱图像对应的目标图像类别。本发明通过确定每一超像素块的局部结构图保留了超像素内极优的同质信息，并将其与目标光谱图像的全局结构图一起综合判定目标光谱图像的图像类别，提高了分类的准确性。解决了现有的基于图卷积的目标光谱图像分类方法在表征超像素时，采用超像素块内的均值或最大值统计变量，严重地忽略了超像素内极优的同质信息，导致分类结果不准确的问题。

本发明授权基于图中图卷积网络的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图中图卷积网络的高光谱图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标光谱图像，将所述目标光谱图像分割成若干超像素块；确定若干所述超像素块分别对应的局部结构图和所述目标光谱图像对应的全局结构图；根据所述若干所述局部结构图和所述全局结构图，确定所述目标光谱图像对应的目标图像类别；所述根据所述若干所述局部结构图和所述全局结构图，确定所述目标光谱图像对应的目标图像类别，包括：将若干所述局部结构图嵌入所述全局结构图，得到目标结构图；根据所述目标结构图，确定所述目标图像类别；所述根据所述目标结构图，确定所述目标图像类别，包括：将所述目标结构图输入图像分类模型，得到所述目标图像类别，其中，所述图像分类模型包括第一卷积模块、第二卷积模块、融合模块以及分类模块；所述第一卷积模块，用于根据若干所述局部结构图进行特征提取，得到若干所述超像素块分别对应的第一特征向量，根据全部所述第一特征向量确定第一特征矩阵；所述第二卷积模块，用于根据所述第一特征矩阵和所述全局结构图进行特征提取，得到若干所述超像素块分别对应的第二特征向量；所述融合模块，用于将每一所述超像素块对应的所述第一特征向量和所述第二特征向量进行融合，得到每一所述超像素块对应的融合特征向量；所述分类模块，用于根据每一所述超像素块对应的融合特征向量，生成概率分布信息，根据所述概率分布信息确定所述目标图像类别。

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