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申请/专利权人：中国工程物理研究院电子工程研究所
申请日：2024-05-13
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118175435A
主分类号：H04N23/84
分类号：H04N23/84;G06T3/4015;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于强度差值的多尺度残差多光谱去马赛克网络结构，该网络结构包括：依次顺序设置的强度差值特征提取单元、长短层次特征自适应融合单元、聚合多尺度残差学习单元和多光谱图像去马赛克重建单元，该结构首次将强度差值去马赛克与深度学习网络结构相结合，能够更显著地利用空间相关性和谱段相关性提取原始欠采样图像内在的深层次特征，设计多尺度残差学习模块，通过融合不同感受野、不同尺度下的特征信息提升模型的特征表达能力，同时引入聚合残差结构，通过设置残差模块中的网络支路数量拓宽模型宽度从而提升网络学习效率。
主权项：1.一种基于强度差值的多尺度残差多光谱去马赛克网络结构，其特征在于，所述网络结构包括：按照图像处理的过程依次顺序设置的强度差值特征提取单元、长短层次特征自适应融合单元、聚合多尺度残差学习单元和多光谱图像去马赛克重建单元；所述强度差值特征提取单元包括：按原始多光谱马赛克样本图像处理顺序依次设置的滤波卷积模块、图像分离模块、稀疏差值计算模块和特征提取卷积模块；所述长短层次特征自适应融合单元包括：按初始强度差值特征处理顺序依次设置的长短层次特征提取模块、特征维度降低模块和自适应权重通道注意力模块；所述聚合多尺度残差学习单元包括：两个级联的聚合多尺度残差模块；所述多光谱图像去马赛克重建单元包括：按深层次多尺度自适应特征处理顺序依次设置的卷积层Ⅰ、激活函数和强度特征残差连接子模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国工程物理研究院电子工程研究所 一种基于强度差值的多尺度残差多光谱去马赛克网络结构
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