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题名半监督卷积神经网络遥感图像融合
被引量：6
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作者
杜晨光
胡建文
胡佩
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机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期63-70,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61601061)
湖南省教育厅项目(14B006)
电力机器人湖南省重点实验室开放研究课题(PROF1902)资助项目。
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文摘
近几年随着深度学习的发展,学者们利用卷积神经网络实现遥感图像融合取得了不错的效果。由于没有高分辨率多光谱图像作为参考图像,所以一般基于深度学习的方法在退化图像上训练模型,然后用训练好的模型去预测高分辨率多光谱图像,但是退化图像的融合过程并不能完全反映原始图像的融合过程。为了改善融合性能,提出了一种半监督卷积神经网络遥感图像融合方法,该方法在退化图像和原始图像上使用同一个融合网络同时进行训练。退化图像的融合具有相应的参考图像,采用常规的监督学习方式对融合网络进行训练,还加入了光谱损失来更好的保持光谱信息。而原始图像的融合不存在高分辨率多光谱参考图像,设计了光谱退化网络和空间退化网络对融合图像进行退化,再训练融合网络。实验结果表明,提出的方法光谱与细节保真效果好,优于对比方法。
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关键词
卷积神经网络
半监督
遥感图像融合
光谱退化网络
空间退化网络
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Keywords
Convolutional neural network
semi-supervision
remote sensing image fusion
spectral degradation network
spatial degradation network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN0
[电子电信—物理电子学]
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