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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于自学习耦合扩散后验采样的无监督高光谱和多光谱图像融合方法及系统，方法包括：针对低分辨率高光谱图像和高分辨率多光谱图像，构建空间退化模型和光谱退化模型，通过高斯模糊和双三次插值模拟低分辨率图像；利用耦合扩散模型建立高光谱图像融合过程；耦合扩散模型的基本思想是通过扩散过程在空间和光谱维度上传播信息，从而提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。本发明提出的融合方法通过多次迭代优化，使高光谱图像在空间和光谱维度上均得到有效提升；该方法能够在保持高光谱图像光谱特性的同时，显著提高其空间分辨率，适用于遥感图像处理等领域。
主权项：1.一种基于自学习耦合扩散后验采样的高光谱和多光谱图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取高光谱图像，并利用仿真算法得到待融合的低分辨率高光谱图像和高分辨率多光谱图像，对其进行归一化处理；步骤2：建立耦合扩散网络模型，该模型包括一个用于捕捉光谱信息的光谱网络和一个用于捕捉空间信息的空间网络；步骤3：利用预处理后的高光谱图像和多光谱图像分别训练耦合扩散网络模型中的光谱网络和空间网络；步骤4：通过训练好的耦合扩散模型借助高光谱图像和多光谱图像利用后验采样算法进行图像重建，得到高分辨率的高光谱图像；步骤5：与原始输入图像计算L2范数，通过梯度更新对融合得到的高分辨率高光谱图像进行后处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于自学习耦合扩散后验采样的高光谱和多光谱图像融合方法及系统
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