[发明专利]一种基于深度可分离CNN模型的遥感图像融合方法在审
| 申请号： | 202110290788.4 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112991249A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 袁兆祥;齐立忠;韩文军;孙小虎;苏晓云;谢非;王琦;赵斌;吴冰;陈红 | 申请（专利权）人： | 国网经济技术研究院有限公司;南京师范大学;国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 102200 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度可分离CNN模型的遥感图像融合方法，包括如下步骤：通过预处理后的原始彩色图像，构建融合模型训练集图像；根据融合模型训练集图像，训练深度可分离CNN模型；获取全色图像和多光谱图像，通过预处理将全色图像转换成PrePan图像，将多光谱图像上采样至PrePan图像大小；将PrePan图像和上采样至PrePan图像大小的多光谱图像送入训练好的深度可分离CNN模型；通过深度可分离CNN模型获取到全色图像和多光谱图像的融合图像。本发明将深度可分离CNN模型应用于全色图像和多光谱图像的融合，在提高融合图像的精度的同时，也加快了融合速度，能够得到同时具备高光谱分辨率和高空间分辨率两种信息的融合图像，对遥感图像的应用具有极大的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 可分离 cnn 模型 遥感 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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