龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：山东锋士信息技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于频域‑空间双域学习的多光谱遥感图像增强方法，属于遥感图像处理技术领域。将全色图像和上采样后的低空间分辨率多光谱图像采用傅里叶变换成对应的相位分量和振幅分量，分两个分支分别送入频域特征提取模块进行相位分量学习和振幅分量学习，之后采用二维逆傅里叶变换重构得频域学习后特征；对全色图像和上采样后的低空间分辨率多光谱图像通道拼接后输入特征提取模块进行特征提取，得空域学习后特征；将频域学习后特征与空域学习后特征进行特征融合，计算损失值进行监督训练，用测试集测试模型，得到最终模型。本发明一定程度上弥补了现有基于深度学习的方法在多光谱遥感图像增强任务上的不足，实现优越的多光谱图像增强效果。
主权项：1.一种基于频域-空间双域学习的多光谱遥感图像增强方法，其特征是，包括步骤如下：S1.加载原始多光谱遥感图像和全色图像，图像预处理并划分数据集；S2.将全色图像和上采样后的低空间分辨率多光谱图像采用傅里叶变换成对应的相位分量和振幅分量，将全色图像和上采样后的低空间分辨率多光谱图像对应的相位分量进行通道拼接后送入频域特征提取模块进行相位分量学习，对应的振幅分量进行通道拼接后也送入相同的频域特征提取模块进行振幅分量学习，对相位与振幅两分支学习处理后的特征映射采用二维逆傅里叶变换重构回空间域得频域学习后特征；S3.对全色图像和上采样后的低空间分辨率多光谱图像进行通道拼接后输入特征提取模块进行特征提取，得到空域学习后特征；S4.将频域学习后特征与空域学习后特征经过通道拼接，拼接后特征映射送入频-空特征融合模块进行特征融合得光谱-空间特征映射；S5.对融合后的特征映射与原始上采样后的低空间分辨率多光谱图像残差融合进行空间分辨率增强，使用均绝对值损失对输出特征图和真值高空间分辨率多光谱图像进行监督训练，用测试集测试模型，得到最终模型，将待处理的低空间分辨率多光谱遥感图像输入得到的模型最终得到空间分辨率增强的多光谱图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东锋士信息技术有限公司 一种基于频域-空间双域学习的多光谱遥感图像增强方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号