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摘要：本发明公开了于多光谱泛锐化的CNN‑DI混合融合方法及系统，涉及图像融合技术领域；为了实现将成对的全分辨率图像和降分辨率图像混合共同训练，提出一个基于细节注入思想的混合专家网络。具有自适应通道注意力模块和上采样的光谱重建网络，消除源图像之间尺寸比率差异的同时减少光谱信息的丢失。其次认为相邻空间信息和光谱是有关联的且源图像的空间信息源是相同的。因此设计一个自适应相关残差网络，通过寻找空间与光谱之间的相关性，从图像的本质去减少细节注入时的信息丢失问题。为了获取理想的融合结果设计了全局细节注入网络。利用多尺度膨胀卷积获取到高频信息，将其与上一阶段输出结果的高频信息相结合以减少融合结果出现细节模糊和伪影现象。
主权项：1.用于多光谱泛锐化的CNN-DI混合融合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取低分辨率多光谱图像MS∈Rm×n×B和全色图像P∈R4m×4n×b其中m和n表示图像的大小，B和b表示通道信息；对全色图像进行下采样操作，以得到图像P↓2和图像P↓4；所述低分辨率多光谱图像MS及图像P↓4输入至细节注入混合专家网络，得到特征图Gmde；所述特征图Gmde输入至第一光谱重建网络得到特征图Z；所述特征图Z、图像P↓2连接经过残差块后得到特征组S，该特征组S输入至自适应相关残差网络的空谱自适应模块中建立空间和光谱之间的关联性，所述自适应相关残差网络输出特征组FACR；所述特征组FACR输入至第二光谱重建网络得到特征图Z′；所述特征图Z′输入至全局细节注入网络中得到最终的图像融合结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 用于多光谱泛锐化的CNN-DI混合融合方法及系统
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