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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明公开了一种生成多对抗网络结构的遥感图像空谱融合方法与系统，涉及卫星遥感图像融合技术领域，包括：卫星遥感图像数据集进行插值预处理使得遥感图像满足生成多对抗网络所需尺寸；构建生成对抗网络的生成器，从生成器产生的生成图像中选择适用于多对抗判别器；构建生成对抗网络的判别器，获取低分辨率多光谱图像LRMS与高分辨率全色图像PAN的融合图像；本发明通过结合多对抗思想与遥感图像专业领域知识，本发明提出了一种创新的生成多对抗网络，该框架将生成对抗网络扩展到多个判别器。多个判别器可以使生成器更好的综合光谱信息和结构信息，从而得到高质量的高分辨率多光谱图像。

主权项：1.一种生成多对抗网络结构的遥感图像空谱融合方法，包括对卫星遥感图像数据集中的多光谱图像和全色图像进行预处理；对预处理后的图像采用训练完成后的生成多对抗网络结构生成遥感融合图像；其特征在于，生成多对抗网络结构的训练过程包括：将上采样后的低分辨率多光谱图像以及全色图像的水平梯度信息图像和垂直梯度信息图像分别经过三层卷积网络，并在通道维度上进行拼接形成第一拼接图像；将上采样前的低分辨率多光谱图像经过两层卷积网络后，与所述第一拼接图像再次拼接形成第二拼接图像，并对第二拼接图像进行下采样，通过生成器进行转置卷积解码重建出融合图像；将重建出的所述融合图像作为生成图像，将高分辨率多光谱图像作为样本图像，并分别将所述生成图像和所述样本图像划分为结构部分和光谱部分；利用结构判别器和光谱判别器分别判别出生成图像的光谱部分和结构部分对应为样本图像的光谱部分和结构部分的概率；利用普通结构判别器对生成图像的普通结构信息图和样本图像的普通结构信息图进行判别，返回第一概率值；利用梯度结构判别器对生成图像的梯度信息图与全色图中的梯度信息图进行判别，返回第二概率值；利用光谱判别器对生成图像的光谱部分和样本图像的光谱部分进行判别，返回第三概率值；使用加权平均方式对第一概率值和第二概率值进行处理，使用动态加权平均方式对得到的加权概率值与第三概率值进行处理，并将处理后的返回值传输给生成器；采用联合训练的对抗方式，对各个生成器和各个判别器进行训练，直至生成器和各个判别器的损失函数达到收敛或者达到训练迭代轮数。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种生成多对抗网络结构的遥感图像空谱融合方法与系统