[发明专利]超参数保真与深度先验联合学习的高光谱图像超分辨方法有效
| 申请号： | 202011602987.6 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112700370B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 杨劲翔;肖亮 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种超参数保真与深度先验联合学习的高光谱图像超分辨方法，该方法包括：建立超参数保真模型深度先验正则化的高光谱和多光谱图像融合的变分模型；优化高光谱‑多光谱图像融合变分模型；对模型优化迭代过程进行张量化表示；对变分模型优化的迭代过程进行网络展开，执行优化的迭代过程；使用L1范数作为损失函数，训练网络。本发明具有同时在网络中表示高光谱图像退化模型和数据先验的能力，应用于高光谱‑多光谱图像融合具有优异性能。 | ||
| 搜索关键词： | 参数 保真 深度 先验 联合 学习 光谱 图像 分辨 方法 | ||
【主权项】：
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