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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：基于语义分割的权值调整局部线性细节注入的全色锐化方法、系统、设备及介质，方法先使用CNN卷积神经网络对高分辨率PAN图像无监督语义分割得到高分辨率PAN图像聚类标签，再对低分辨率MS和高分辨率PAN图像进行滤波得到插值后的MS和低分辨率PAN图像，并提取低分辨率空间细节，最后根据高分辨率PAN图像聚类标签，调整局部线性细节注入算法的权重参数，并根据低分辨率空间细节最小化目标函数，确定权重调整后线性系数和常数，重建MS波段高分辨率细节，并注入低分辨率MS图像得到MS波段全色锐化图像；系统、设备及介质用于实现基于语义分割的权值调整局部线性细节注入的全色锐化方法；不仅提高了融合图像边缘清晰度和图像分辨率，还提升了可解释性和计算速度。
主权项：1.基于语义分割的权值调整局部线性细节注入的全色锐化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：使用CNN卷积神经网络对高分辨率PAN图像xpan进行无监督语义分割，得到高分辨率PAN图像的聚类标签步骤2：通过对低分辨率MS图像xms和高分辨率PAN图像xpan分别进行滤波得到插值后的MS图像和低分辨率PAN图像步骤3：通过步骤2中插值后的MS图像和低分辨率PAN图像提取低分辨率空间细节和步骤4：根据步骤1中高分辨率PAN图像的聚类标签动态调整局部线性细节注入算法中的权重参数并根据步骤3中的低分辨率空间细节和最小化目标函数，确定权重调整后的线性系数和常数步骤5：根据步骤4中权重调整后的线性系数和常数重建第k个MS波段的高分辨率空间细节并将第k个MS波段的高分辨率空间细节注入低分辨率MS图像得到第k个MS波段的全色锐化图像步骤6：重复n次步骤2～步骤5，保证每个MS波段都经过处理，最后得到全色锐化图像
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于语义分割的权值调整局部线性细节注入的全色锐化方法、系统、设备及介质
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