[发明专利]基于深度残差网络的高光谱图像超分辨率重建方法及装置在审
申请号: | 201811094851.1 | 申请日: | 2018-09-19 |
公开(公告)号: | CN109345476A | 公开(公告)日: | 2019-02-15 |
发明(设计)人: | 邓承志;颜苏东;徐晨光;吴朝明;王军;田伟;汪胜前 | 申请(专利权)人: | 南昌工程学院 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人: | 杨楠 |
地址: | 330099 江西省南*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于深度残差网络的高光谱图像超分辨率重建方法。本发明方法利用预先训练的深度残差网络进行高光谱图像的超分辨率重建;所述深度残差网络包含2M个相同的残差块,每个残差块包含至少2个卷积层,各残差块的超参数一致,并实现权值共享,M为大于1的整数;在所述深度残差网络的前向传播过程中分别以每2j个残差块为一组进行分组,并为每一组残差块引入一个跳跃连接,j=1,2,…,M。本发明还公开了一种基于深度残差网络的高光谱图像超分辨率重建装置。本发明可以有效地缓解高光谱图像训练样本少、单个样本数据量大、难以训练等问题,并且在一定程度上克服了硬件制造技术与成像环境对高光谱图像分辨率的限制。 | ||
搜索关键词: | 高光谱图像 残差 残差块 超分辨率重建 网络 参数一致 成像环境 前向传播 训练样本 样本数据 分辨率 有效地 卷积 跳跃 分组 共享 引入 缓解 制造 | ||
【主权项】:
1.一种基于深度残差网络的高光谱图像超分辨率重建方法,利用预先训练的深度残差网络进行高光谱图像的超分辨率重建;其特征在于,所述深度残差网络包含2M个相同的残差块,每个残差块包含至少2个卷积层,各残差块的超参数一致,并实现权值共享,M为大于1的整数;在所述深度残差网络的前向传播过程中分别以每2j个残差块为一组进行分组,并为每一组残差块引入一个跳跃连接,j=1,2,…,M。
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