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申请/专利权人：西安电子科技大学
申请日：2024-03-06
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212129A
主分类号：G06T3/4053
分类号：G06T3/4053;G06T3/4046;G06T3/4007;G06V20/10;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/088
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明提供了一种基于双线性解混的高光谱遥感图像多源融合超分方法，包括：获取待融合高光谱图像以及待融合多光谱图像；待融合高光谱图像以及待融合多光谱图像为针对同一场景下的拍摄图像；将待融合高光谱图像以及待融合多光谱图像分别进行归一化处理，得到待融合归一化高光谱图像和待融合归一化多光谱图像；将待融合归一化高光谱图像和待融合归一化多光谱图像输入预训练的多源融合模型进行融合处理，得到融合超分图像；预训练的多源融合模型为无监督的神经网络模型；预训练的多源融合模型利用STN模块进行高光谱图像特征以及多光谱图像特征之间的偏置校准，得到校准特征，并利用双线性光谱解混模块将校准特征进行还原处理，得到融合超分图像。
主权项：1.一种基于双线性解混的高光谱遥感图像多源融合超分方法，其特征在于，包括：获取待融合高光谱图像以及待融合多光谱图像；所述待融合高光谱图像以及所述待融合多光谱图像为针对同一场景下的拍摄图像；将所述待融合高光谱图像以及所述待融合多光谱图像分别进行归一化处理，得到待融合归一化高光谱图像和待融合归一化多光谱图像；将所述待融合归一化高光谱图像和所述待融合归一化多光谱图像输入预训练的多源融合模型进行融合处理，得到融合超分图像；所述预训练的多源融合模型为无监督的神经网络模型；所述预训练的多源融合模型利用STN模块进行高光谱图像特征以及多光谱图像特征之间的偏置校准，得到校准特征，并利用双线性光谱解混模块将所述校准特征进行还原处理，得到所述融合超分图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于双线性解混的高光谱遥感图像多源融合超分方法
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