[发明专利]一种基于深度学习和模型驱动的多光谱和高光谱图像融合方法有效
| 申请号： | 202010765313.1 | 申请日： | 2020-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN111860449B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 谢琦;孟德宇;周明皓;赵谦;徐宗本 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种模型驱动的深度多/高光谱图像融合的方法。本发明的技术关键在于网络的构造与网络的训练(或测试)的新模式。首先，在深度网络的构造阶段，根据低分辨图像的生成机制，建立全新的多/高光谱图像融合模型，设计了模型的迭代求解算法，然后将算法的迭代步骤一一对应地展开成网络模块，建立多/高光谱图像融合网络(MS/HS Fusion Net,MHF‑net)；在网络的训练与测试阶段，本发明给出了响应系数与低分辨率图像同时输入网络的训练模式，首次发明了在训练/测试数据响应系数不一致场景下有效的深度多/高光谱图像融合的方法。本发明的深度多/高光谱图像融合网络具有明显的可解释性、泛化性以及较强的实际应用意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 驱动 光谱 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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