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
Date Available2017-10-27
Country中国
Subtype发明
Abstract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。
Claim0001.1.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。
Copyright Date2017-10-27
Patent NumberCN201710330711.9
Language中文
Status审查中-公开
Document Type专利
Identifierhttp://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29669
Collection瞬态光学技术国家重点实验室
Affiliation中国科学院西安光学精密机械研究所
Recommended Citation
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.
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