[发明专利]一种遥感图像的融合方法、系统及相关组件在审
| 申请号： | 201810896255.9 | 申请日： | 2018-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN108960345A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 程良伦;刘思远;赵艮平 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种遥感图像的融合方法，所述融合方法包括对训练样本进行预处理得到训练数据集；将训练数据集输入至特征提取神经网络得到全色特征信息和多光谱特征信息；利用所有全色特征信息和所有多光谱特征信息训练特征融合神经网络得到融合特征和编码特征图；将融合特征和编码特征图输入图像重构神经网络，并利用图像重构神经网络的反卷积层进行重建操作得到高分辨率多光谱图像，以便训练图像重构神经网络；构建深度神经网络模型，并利用深度神经网络模型进行遥感图像融合操作。本方法能够提高融合全色图像和多光谱图像的质量。本申请还公开了一种遥感图像的融合系统、一种计算机可读存储介质及一种电子设备，具有以上有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 融合 特征信息 遥感图像 神经网络模型 多光谱图像 训练数据集 编码特征 多光谱 全色 重构 计算机可读存储介质 预处理 遥感图像融合 电子设备 高分辨率 全色图像 融合系统 输入图像 特征提取 图像重构 相关组件 训练特征 训练图像 训练样本 反卷积 构建 申请 重建 | ||
【主权项】：
1.一种遥感图像的融合方法，其特征在于，包括：对训练样本进行预处理得到训练数据集；其中，所述训练数据集包括多张全色图像和多张多光谱图像；将所述训练数据集输入至特征提取神经网络，对所述特征提取神经网络进行训练得到全色特征信息和多光谱特征信息；利用所有所述全色特征信息和所有所述多光谱特征信息训练特征融合神经网络得到融合特征和编码特征图；其中，所述编码特征图由所述特征融合神经网络对所有所述全色图像和所有所述多光谱图像进行编码操作得到；将所述融合特征和所述编码特征图输入图像重构神经网络，并利用所述图像重构神经网络的反卷积层进行重建操作得到高分辨率多光谱图像，以便训练所述图像重构神经网络；根据训练后的所述特征提取神经网络、训练后的所述特征融合神经网络和训练后的所述图像重构神经网络构建深度神经网络模型，并利用所述深度神经网络模型进行遥感图像融合操作。
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