[发明专利]基于矩阵分解网络的无监督高光谱图像超分辨率方法在审
| 申请号： | 202211694714.8 | 申请日： | 2022-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN115861076A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 刘建军;张静怡;金迪一;尚艳丽;杨金龙 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 吕永芳 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于矩阵分解网络的无监督高光谱图像超分辨率方法，属于高光谱图像处理技术领域。本发明对高光谱图像处理，生成模拟的低空间分辨率高光谱图像Y和高空间分辨率的多光谱图像Z；首先将生成的数据对(Y，Z)输入设计的自动编码器网络，训练迭代得到点扩散函数和光谱响应函数；对于目标高空间分辨率高光谱图像X，可以假设为末端成员矩阵A和对应丰度矩阵S的线性组合，即X＝AS，结合光谱和空间退化模型进行建模，通过设计的深度CP分解模块计算A，迭代求解A和S，最后得到融合结果。本发明能够得到更加丰富的光谱和空间特征，得到了更好的融合结果，在实践中表现出了良好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 矩阵 分解 网络 监督 光谱 图像 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
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