OPT OpenIR  > 瞬态光学技术国家重点实验室
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
公开日期2017-10-27
授权国家中国
专利类型发明
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。
主权项0001.1.基于迁移学习的高光谱图像超分辨率方法,其特征在于,包括以下步骤: (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,即得到深度神经网络; (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)根据低分辨率图像和高分辨率图像具有相同地物分布的特性,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)根据协同矩阵分解得到的端元矩阵和丰度因子,重建出超分辨率高光谱图像;所述端元矩阵表示地物类别的光谱信号,丰度因子表示端元在像元所占的比例。
授权日期2017-10-27
专利号CN201710330711.9
语种中文
专利状态审查中-公开
文献类型专利
条目标识符http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29669
专题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[P]. 2017-05-11.
条目包含的文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
CN_107301372_A.pdf(105KB)专利 开放获取CC BY-NC-SA请求全文
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[卢孝强]的文章
[袁媛]的文章
[郑向涛]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[卢孝强]的文章
[袁媛]的文章
[郑向涛]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[卢孝强]的文章
[袁媛]的文章
[郑向涛]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。