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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。
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