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题名基于多层小波深度聚合网络的高光谱图像超分辨率方法
被引量：3
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作者
方健
杨劲翔
肖亮
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
江苏省光谱成像与智能感知重点实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期201-216,共16页
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基金
国家自然科学基金(No.61871226,No.61571230,No.62001226)
江苏省重点研发计划(No.BE2018727)
+1 种基金
江苏省自然科学基金(No.BK20200465)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.30920021134)。
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文摘
利用低空间分辨率高光谱(Low Resolution HyperSpectral Image,LR-HSI)和高空间分辨率多光谱图像(High Resolution Multi Spectral Image,HR-MSI)的有机结合,实现高光谱空间分辨率增强,是当前高光谱图像处理的热点问题.目前,深度学习已成为高光谱-多光谱图像融合超分辨率的代表性方法,然而如何有效挖掘两者的互补空谱信息,实现空间结构和细节注入,在提升高光谱图像空间分辨率的同时保持高保真光谱信息,依然存在诸多挑战.本文提出了一种多层小波深度聚合网络(Multilevel Wavelet-Deep Aggregation Network,MW-DAN).该网络有机结合非抽取小波(Un Decimated Wavelet Transform,UDWT)分解和深度残差网络,建立双分支互补信息融合网络,提升图像重建性能.其中,通过深度残差网络中引入跳层汇聚连接,设计信息聚合型结构,并对多光谱图像进行UDWT方向子带分解,逐层注入到网络中间隐层,增强了方向子带结构的细节注入和光谱保真能力.整个网络通过LR-HSI,HR-MSI和HRHSI(High Resolution HyperSpectral Image)端对端训练,能够学习性能优越的空-谱融合的超分辨非线性映射.大量仿真数据集和真实数据集上的大量融合实验表明,本文提出的方法在客观评价指标、光谱保持和视觉效果上优于目前主流的深度学习方法 .
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关键词
高光谱图像
图像融合
深度学习
非抽取小波变换
深度残差聚合模块
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Keywords
hyperspectral image
image fusion
deep learning
undecimated wavelet transform
deep residual aggre-gation module
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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