[发明专利]基于谱空结合和梯度域损失的高光谱图像超分辨重构方法有效
| 申请号： | 201810639042.8 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN108830796B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 王敏全;丁溢洋;尚赵伟;秦安勇;赵林畅 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于谱空结合和梯度域损失的高光谱图像超分辨重构方法，属于图像超分辨重构领域。该方法包括：S1：得到高光谱图像；S2：将高光谱图像分成训练集和测试集；S3：将训练集输入谱空结合的神经网络中，并利用空域和梯度域的联合损失来训练；S4：将测试集通过神经网络，得到最后重构结果。本发明所采用的方法与现有的技术相比，在网络结构上更为轻量化，同时具有更高的重构质量，且具有较强的抗噪性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 结合 梯度 损失 光谱 图像 分辨 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于谱空结合和梯度域损失的高光谱图像超分辨重构方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：得到高光谱图像；S2：将高光谱图像分成训练集和测试集；S3：将训练集输入谱空结合的神经网络中，并利用空域和梯度域的联合损失来训练；S4：将测试集通过神经网络，得到最后重构结果。
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