基于多层小波深度聚合网络的高光谱图像超分辨率方法OA北大核心CSTPCD
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 .
方健;杨劲翔;肖亮;
南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094 江苏省光谱成像与智能感知重点实验室,江苏南京210094
计算机与自动化
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
《电子学报》 2024 (001)
P.201-216 / 16
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);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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