[发明专利]基于光谱解混卷积神经网络的高光谱图像超分辨方法有效
| 申请号： | 202111078301.2 | 申请日： | 2021-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN113744134B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 陆小辰;杨德政;贾逢德;阳云龙 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海未可期专利代理事务所(普通合伙) 31360 | 代理人： | 刘宏博 |
| 地址： | 200040 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于光谱解混卷积神经网络的高光谱图像超分辨方法，属于图像处理技术领域。将线性光谱混合模型集成到卷积神经网络中，构建一个端到端的网络模型，对高光谱图像像素高分辨率与低分辨率的丰度矩阵进行估计，结合端元矩阵进而重构高空间分辨率的高光谱图像。本发明模型可以利用分辨率较低的图像进行训练，可以有效减轻其他现有工作对辅助高分辨率数据资源的需求，相较于传统方法具有更高的鲁棒性和光谱保真度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 光谱 卷积 神经网络 图像 分辨 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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