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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明涉及一种光谱与纹理注意力融合的深度光谱超分辨率方法，包括：通过多尺度卷积模块对RGB图像进行下采样获得3种尺度的深度特征；利用光谱注意力结构进行光谱聚合；对光谱聚合特征分别进行纹理提取和光谱交叉注意力操作；利用纹理注意力进行特征融合，得到充分融合纹理和光谱信息的特征；从低尺度到高尺度重复进行纹理与光谱特征提取和融合，最终得到空间和光谱增强的图像。本发明的有益效果是：本发明不仅高效地提取了低分辨率图像的纹理特征，还成功地将不同尺度的特征巧妙融合在一起；并提出了一种基于光谱维度的交叉注意力机制，以实现高性能的光谱重建。
主权项：1.一种光谱与纹理注意力融合的深度光谱超分辨率方法，其特征在于，包括：步骤1、获取RGB图像，通过多尺度卷积模块对所述RGB图像进行下采样获得3种尺度的深度特征；步骤2、根据所述深度特征，利用光谱注意力结构进行光谱聚合，获取光谱聚合特征；步骤3、对光谱聚合特征分别进行纹理提取和光谱交叉注意力操作；步骤3中，对光谱聚合特征分别进行纹理提取和光谱交叉注意力操作，数学表达式为：T1＝fTES1,D2,ILRCS1＝fSABS1,D2其中，fTE表示纹理提取模块，S1为提取的光谱特征，D2为经过二倍下采样的深度特征，ILR表示输入的低分辨率影像，fSAB表示光谱注意力模块，T1为提取的纹理特征，CS1表示提取的光谱特征；步骤4、利用纹理注意力进行特征融合，得到充分融合纹理和光谱信息的特征；步骤4中，将得到的纹理特征和光谱特征利用纹理注意力模块进行融合，得到充分融合纹理和光谱信息的特征S2，数学表达式为：S2＝fTACS1,T1其中，fTA表示纹理注意力模块；步骤5、从低尺度到高尺度重复进行纹理与光谱特征提取和融合，最终得到空间和光谱增强的图像；步骤5中，对光谱特征S2执行与S1执行相同的操作，数学表达式为：T2＝fTES2,D3,ILRCS2＝fSABS2,D3S3＝fTACS2,T2最后将深度特征D3，纹理特征T2和光谱特征S3连接得到最终的重建结果ISR，表示为：ISR＝concatD3,T2,S3其中，concat表示连接操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 一种光谱与纹理注意力融合的深度光谱超分辨率方法
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