[发明专利]基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法有效
| 申请号： | 202110042742.0 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112819737B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 彭进业;付毅豪;张二磊;王珺;刘璐;俞凯;祝轩;赵万青;何林青 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/00;G06T3/40;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 李郑建 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3D卷积的多尺度注意力深度卷积网络的遥感图像融合方法，将多光谱图像中拥有的高光谱分辨率与全色图像中拥有的高空间分辨率相融合，以获得高空间分辨率高光谱分辨率的多光谱图像。利用深度学习中U‑Net网络结构框架，设计了3D多尺度注意力深度卷积网络模型(MSAC‑Net)。为了保留多光谱中的光谱分辨率，模型整体使用3D卷积，对光谱维度上的信息进行特征提取；为了捕捉更多的空间细节，在模型的跳跃连接处引入了注意力机制，来学习区域细节。在模型的解码阶段，引入多个包含多尺度空间信息的重建层来计算重建结果，鼓励了模型学习不同层次的多尺度表示，为最终的融合结果提供多层次的参考。有效的提高了最终图像的融合结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 尺度 注意力 深度 网络 遥感 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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