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摘要：本发明提供一种全色多光谱影像融合方法和装置，其中，方法包括：获取待融合的多光谱图像和全色图像；对所述多光谱图像和所述全色图像进行预处理，得到预处理后的多光谱图像和预处理后的全色图像；将所述预处理后的多光谱图像输入自适应滤波器网络模型中，得到模拟全色图像；根据所述模拟全色图像、所述预处理后的全色图像和所述预处理后的多光谱图像确定融合图像。本发明通过采用的自适应滤波网络可根据输入图像内容动态生成滤波器，增强了滤波器对内容的适应性，能更好的实现拟合，融合结果在目视上取得了良好的效果，不存在明显的光谱失真和空间扭曲等现象，在定量评价指标上也有所提升。

主权项：1.一种全色多光谱影像融合方法，其特征在于，包括：获取待融合的多光谱图像和全色图像；对所述多光谱图像和所述全色图像进行预处理，得到预处理后的多光谱图像和预处理后的全色图像；将所述预处理后的多光谱图像输入自适应滤波器网络模型中，得到模拟全色图像；根据所述模拟全色图像、所述预处理后的全色图像和所述预处理后的多光谱图像确定融合图像；所述自适应滤波器网络模型是通过以下方法训练得到：101：获取待训练的原始多光谱图像和原始全色图像，其中所述待训练的原始多光谱图像和原始全色图像与所述待融合的多光谱图像和全色图像为同一卫星搭载的全色和多光谱传感器的数据；102：对所述待训练的原始多光谱图像和原始全色图像进行预处理，得到预处理后的原始多光谱图像和预处理后的原始全色图像；103：将所述预处理后原始多光谱图像和预处理后的原始全色图像进行配对后剪裁，得到多组图像块对；104：将所述图像块对中的多光谱图像块输入当前的自适应滤波器网络模型中得到对应的第一模拟全色图像；105：根据所述第一模拟全色图像与所述对应的图像块中的全色图像块确定对应的均方误差损失函数；106：判断所述均方误差损失函数是否小于预设定值；107：若所述均方误差损失函数不小于预设定值，调整所述原始自适应滤波器网络模型中的参数，将参数调整后的自适应滤波器网络模型作为当前的自适应滤波器网络模型，执行步骤104；108：若所述均方误差损失函数小于预设定值，将所述均方误差损失函数对应的当前的自适应滤波器网络模型作为最终的自适应滤波器网络模型。

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百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 全色多光谱影像融合方法和装置