| 基于迁移学习的高光谱图像超分辨率方法 | |
| 卢孝强; 袁媛; 郑向涛 | |
| 2017-05-11 | |
| 专利号 | CN201710330711.9 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种基于迁移学习的高光谱图像超分辨率方法，主要解决原始高光谱图像训练数据过少，无法训练深度神经网络的问题，提高高光谱图像的空间辨识力，克服高光谱图像空间分辨率受限的问题。主要步骤是：(1)在自然图像的数据库上训练卷积神经网络，学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系；(2)在测试的高光谱图像上，根据学习到的深度神经网络，逐个波段生成相应的高分辨率图像；(3)建立协同矩阵分解，对低‑高分辨率图像进行相同地物约束；(4)重建出超分辨率高光谱图像。本发明最大程度保持了超分辨率图像的光谱信息，可用于遥感地物观测、军事侦察以及刑侦辅助等领域。 |
| 公开日期 | 2017-10-27 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 审查中-公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29669]  |
| 专题 | 西安光学精密机械研究所_瞬态光学技术国家重点实验室 |
| 作者单位 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 卢孝强,袁媛,郑向涛. 基于迁移学习的高光谱图像超分辨率方法. CN201710330711.9. 2017-05-11. |
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