[发明专利]一种基于生成对抗网络的多光谱图像与全色图像融合方法有效
| 申请号： | 201910845610.4 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110660038B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 李晋江;李桂会;范辉 | 申请（专利权）人： | 山东工商学院 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T3/40;G06T7/30 |
| 代理公司： | 淄博市众朗知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 37316 | 代理人： | 程强强 |
| 地址： | 264005 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的多光谱图像与全色图像融合方法。其步骤包括：首先收集多光谱图像与全色图像数据集，对图像进行配准处理，并将数据集分为训练集与测试集；然后构造特征提取网络，输入为全色图像；其次构造生成对抗网络，利用Wassertein距离进行优化判别器，输入多光谱图像，输出融合的高分辨率多光谱图像，最后训练生成对抗网络，并利用测试集进行测试。尤其是，它不需要额外的处理流程，是一种端对端的实现多光谱图像融合的方法。而且，该方法以大量数据为驱动学习的融合映射关系，对于大部分不同数据集的图像，该方法都能使融合后图像在空间细节信息注入的同时能更好的保持原多光谱图像的光谱信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 光谱 图像 全色 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.如权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的多光谱图像与全色图像融合方法，其特征是，主要包含以下几个步骤：/n步骤1、收集多光谱图像与全色图像数据集，对图像进行配准处理，并将数据集分为训练集与测试集；/n步骤2、 构造特征提取网络，输入为全色图像；/n步骤3、构造生成器网络，并将特征提取网络的输出级联到生成器，输入为多光谱图像；/n步骤4、构造判别器网络，利用Wassertein距离进行优化；/n步骤5、训练生成对抗网络，利用测试集进行测试。/n
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