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题名基于空间增强自注意力网络的无监督全色锐化方法
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作者
熊璋玺
李伟
杨飞
林弘杨
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机构
北京理工大学信息科学与电子工程学院
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出处
《中国空间科学技术(中英文)》
2025年第4期48-60,共13页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3900502)。
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文摘
针对全色图像与多光谱图像融合时存在空间纹理不丰富、光谱失真等问题,提出一种基于空间增强自注意力网络(Transformer)的无监督全色锐化方法。首先,设计一种多尺度特征提取模块获取全色图像与多光谱图像不同尺度下的特征信息,从而提高特征的泛化能力与模型的鲁棒性。其次,设计高频信息提取模块来提取全色图像的高频信息。获取的全色图像与多光谱图像的多尺度特征在经过简单融合后与全色图像的高频信息一同输入设计的空间增强Transformer中,设计的空间增强Transformer由自注意力机制与空间纹理增强注意力机制组成,自注意力机制可以捕获自相似性并提取长距离特征,空间纹理增强注意力机制确保只对纹理、边缘以及细节部分做增强。最后,特征经过多层空间增强Transformer融合与增强后重建得到具有高空间分辨率的多光谱图像。在PanCollection数据集里的GF-2和WV-3数据上分别进行对比实验,并使用7种质量评价指标对各方法的融合图像进行客观质量评价,提出方法的融合图像在两种数据集上的质量评价指标QNR均表现最优,分别为0.9692与0.9327。融合图像的视觉效果与质量评价指标表明提出的方法在主观视觉上和客观评价上均优于对比方法,能有效降低融合图像的空谱失真度。
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关键词
全色锐化
全色图像
多光谱图像
多尺度特征提取
自注意力网络
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Keywords
pansharpening
panchromatic
multi-spectral
multi-scale feature extraction
Transformer
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术]
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