[发明专利]一种多监督递归学习的深度网络多源光谱图像融合方法有效
| 申请号： | 202011568917.3 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112699929B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 肖亮;陆育达;刘鹏飞;杨劲翔 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多监督递归学习的深度网络多源光谱图像融合方法，包括：采取递归学习，构成递归残差子网络，每个递归残差子网络的输出和输入相加作为下一递归残差子网络的输入；网络由预超分辨模块和融合模块构成，预超分辨模块实现上采样插值的自动学习，预超分辨图像与多光谱图像拼接作为融合模块输入；采取多个递归残差子网络堆叠方法建立预超分辨模块和融合模块；采用多监督学习方式，低层、中间层与高层特征经过拼接与卷积层形成各级中间融合图像；以L1范数和光谱角作为损失函数的两个度量，各级中间融合图像与真实图像建立联合损失函数，进行端对端网络训练。仿真实验结果证明了本发明对于多远光谱图像融合的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 递归 学习 深度 网络 光谱 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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