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题名结合多尺度卷积块与密集卷积块的遥感图像融合
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作者
侯林昊
刘帆
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机构
太原理工大学大数据学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期397-402,共6页
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文摘
遥感图像融合的目的在于获得与多光谱图像相同光谱分辨率和与全色图像相同空间分辨率的高分辨率多光谱图像。尽管深度学习在遥感图像融合方面取得了显著的成果,但由于深度模型网络的限制,网络无法充分提取图像中丰富的空间信息,导致融合图像空间信息缺失,融合结果质量低。因此引入了多尺度块,不同尺度的图像特征可以通过不同大小的卷积核学习,从而增加提取特征的丰富性。随后引入了密集卷积块,通过密集连接来达到特征重用的目的,在网络较深时减少了浅层特征信息的丢失。在特征融合阶段,所提方法将网络不同层次的特征图作为特征融合层的输入,提高融合图像的质量。在GE1数据集以及QB数据集上与6种融合算法进行对比实验,实验结果表明所提方法的融合图像更好地保留了空间信息与光谱信息,在主观和客观评价上均优于对比方法。
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关键词
遥感图像融合
深度学习
多光谱图像
多尺度卷积块
密集连接
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Keywords
Remote sensing image fusion
Deep learning
Multispectral images
Multiscale convolution block
Dense connection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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