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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于显式先验的卷积神经网络的高光谱图像全色锐化方法，包括获取高光谱图像及对应的全色图像，对预处理后的高光谱图像及对应的全色图像进行图像区域划分，用于构建训练数据集和测试数据集；构建基于显式先验的卷积神经网络，基于显式先验的卷积神经网络包括光谱决策子模块、光谱生成子模块、显式先验融合子模块及残差补偿层；对基于显式先验的卷积神经网络所包括卷积的权重和偏置进行初始化；基于显式先验的卷积神经网络根据训练数据集的输入进行前向推断，预测锐化图像，计算出损失函数值，得到最优基于基于显式先验的卷积神经网络。本发明的方法在提高高光谱图像全色锐化质量方面具有重要的理论和实际应用价值。
主权项：1.一种基于显式先验的卷积神经网络的高光谱图像全色锐化方法，其特征在于，包括：获取高光谱图像及对应的全色图像，并对图像进行预处理；对预处理后的高光谱图像及对应的全色图像进行图像区域划分，选择两个不重合区域，分别用于构建训练数据集和测试数据集；构建基于显式先验的卷积神经网络，所述基于显式先验的卷积神经网络包括光谱决策子模块、光谱生成子模块、显式先验融合子模块及残差补偿层；设置网络的超参数，同时对基于显式先验的卷积神经网络所包括卷积的权重和偏置进行初始化；在训练阶段，基于显式先验的卷积神经网络根据训练数据集的输入进行前向推断，预测锐化图像，计算出损失函数值；对损失函数值进行优化，根据损失函数值对网络进行反向传播，更新基于显式先验的卷积神经网络中所有卷积的权重和偏置，当损失函数值收敛至最小值时，得到最优基于显式先验的卷积神经网络；在测试阶段，将测试数据集中的数据输入最优的基于显式先验的卷积神经网络得到高空间分辨率高光谱图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于显式先验的卷积神经网络的高光谱图像全色锐化方法
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