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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渐进式混合卷积的高光谱图像超分辨率双域网络重建方法，对高光谱图像进行降采样预处理，形成高分辨率‑低分辨率图像对的数据集；构建基于渐进式混合卷积的超分辨率网络，并对其进行训练；将低分辨率的高光谱图像输入已训练完成的基于渐进式混合卷积的网络，以获得高分辨率的高光谱图像。本发明利用了空间域和频域的双域策略增强图像特征信息，通过将重建的高光谱图像和原始高分辨率图像转换为频域表示并加入额外模块，迫使模型自适应地恢复高频信息。这一发明通过端到端的神经网络实现了空间超分辨率和光谱维度的高保真，有效提高了空‑谱特征信息的利用，从而实现了高空间分辨率的高光谱图像重建效果。
主权项：1.一种基于渐进式混合卷积的高光谱图像超分辨率双域网络重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对高分辨率的高光谱图像进行退化处理，得到对应的低分辨率的高光谱图像，将低分辨率的高光谱图像与高分辨率的高光谱图像构成图像对的数据集；步骤二、构建高光谱图像超分辨率网络，所述高光谱图像超分辨率网络包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块、全局上采样模块和重构模块，所述浅层特征提取模块包括3×3卷积和残差块，所述残差块包含2个卷积层和一个ReLu非线性函数；所述深层特征提取模块为混合卷积网络，所述混合卷积网络包括2D分支网路和3D分支网络；利用步骤一得到的数据集对所述高光谱图像超分辨率网络进行训练，得到训练完成的高光谱图像超分辨率网络；步骤三、使用具有空间域和频域损失的双域网络优化所述高光谱图像超分辨率网络，得到基于渐进式混合卷积的高光谱图像超分辨率双域网络；步骤四、重复步骤二和步骤三更新卷积和权重直至收敛，得到训练完成的基于渐进式混合卷积的高光谱图像超分辨率双域网络；步骤五、利用训练完成的基于渐进式混合卷积的高光谱图像超分辨率双域网络对低分辨率的高光谱图像进行重建，得到高空间分辨率的高光谱图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于渐进式混合卷积的高光谱图像超分辨率双域网络重建方法
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