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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法。对低分辨率高光谱图像和高分辨率多光谱图像分别提取三个不同尺度的副本；并对不同尺度的副本分别进行特征提取，将所得特征在光谱维度上进行连接，作为初始光谱图像函数；将初始光谱图像函数输入到光谱融合神经算子模块得到函数u；将得到的函数u与上采样后的低分率高光谱图像进行相加，得到高分辨率的高光谱目标图像。本发明获得在光谱和空间上均具有高分辨率的图像，且极大降低计算复杂度。
主权项：1.一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法，其特征在于，所述基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法，包括：步骤S1、获取相同目标的一张低分辨率高光谱图像LrHSI和一张高分辨率多光谱图像HrMSI；步骤S2、将低分辨率高光谱图像LrHSI进行双线性插值上采样得到和高分辨率多光谱图像HrMSI空间大小一致的上采样高光谱图像Up-LrHSI，将上采样高光谱图像Up-LrHSI和高分辨率多光谱图像HrMSI输入到多模态多量级模块，由多模态多量级模块输出分别对应于上采样高光谱图像Up-LrHSI和高分辨率多光谱图像HrMSI的三个不同尺度的副本L1、L2、L3和H1、H2、H3；步骤S3、对不同尺度的副本L1、L2、L3和H1、H2、H3分别进行特征提取，将所得特征在光谱维度上进行连接，作为初始光谱图像函数a；步骤S4、将初始光谱图像函数a输入到光谱融合神经算子模块，所述光谱融合神经算子模块执行操作如下：对初始光谱图像函数a进行光谱线性变换得到函数v0，对函数v0逐步进行三次核积分得到函数v1、v2和v3，利用深度监督模块聚合v0、v1、v2和v3四个函数并进行光谱线性逆变换得到函数u；其中每次核积分包含一次渐进重采样积分和一次伽利金型积分；步骤S5、将得到的函数u与步骤S2中的上采样高光谱图像Up-LrHSI进行相加，得到高分辨率的高光谱目标图像HrHSI。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于神经算子和渐进重采样的光谱图像融合方法
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