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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种双相机感算融合超分辨率智能成像方法，包括：数据采集；构建多光谱数据和高光谱数据互信息配准映射关系；建立融合两路退化过程保真和深度网络先验的联合优化模型；采用交替向乘子法优化算法，得到目标高分辨率高光谱图像、中间辅助变量的隐式迭代表达和乘子的更新公式；将各隐式变量迭代表达转化为深度网络结构；设计近似算子，对模型构建中引入的中间辅助变量的迭代过程进行网络表示；使用设计的损失函数训练网络。本发明利用深度展开网络，结合互信息配准和深度先验，并综合两路不同光谱图像退化过程成像特性，有效利用两路互补信息实现高效融合，可实现高空间分辨率和高光谱分辨率的光谱成像。
主权项：1.一种双相机感算融合超分辨率智能成像方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，凝视型多光谱成像仪和推扫式高光谱成像仪协同的数据采集；第二步，构建多光谱数据和高光谱数据互信息配准映射关系；第三步，构建融合两路退化过程保真和深度网络先验的联合优化模型；第四步，采用交替向乘子法优化算法，得到目标高分辨率高光谱图像、中间辅助变量的隐式迭代表达和乘子的更新公式；第五步，利用深度展开网络，将各隐式变量迭代表达转化为深度网络结构；第六步，设计混合注意力Transformer和空间频率模块组成而成的近似算子，对模型构建中引入的中间约束变量的迭代过程进行网络表示；第七步，使用设计的损失函数训练网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种双相机感算融合超分辨率智能成像方法
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