【摘 要】
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全色锐化（Pansharpening）是图像融合中的一个分支,是一种通过融合全色图像（Panchromatic image,PAN）和多光谱图像（Multispectral image,MS）改善多光谱图像的技术。传统方法可以起到一定作用,但是在保证多光谱图像原有的光谱分辨率和提高其空间分辨率之间很难保持平衡。近年来深度学习在全色锐化表现的十分出色,其中生成对抗网络（Generative adve
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全色锐化（Pansharpening）是图像融合中的一个分支,是一种通过融合全色图像（Panchromatic image,PAN）和多光谱图像（Multispectral image,MS）改善多光谱图像的技术。传统方法可以起到一定作用,但是在保证多光谱图像原有的光谱分辨率和提高其空间分辨率之间很难保持平衡。近年来深度学习在全色锐化表现的十分出色,其中生成对抗网络（Generative adversarial network,GAN）卓越的性能更是引人注目。本文在研究生成对抗网络以及深度学习相关理论的基础上实现全色锐化,主要工作如下:（1）提出了一种基于卷积神经网络的全色锐化模型。针对全色锐化过程中的特征提取步骤,设计了一种基于梯度信息的空间信息处理模块,用于提取全色图像中的空间细节信息;针对全色锐化过程中融合的步骤,采取了一种多级融合的方式,用于促进两种图像的融合。通过实验发现,该方法和其他算法对比在主客观上均具有优秀的表现,尤其是从客观评价指标来看,SCC指标提升了约3%,SAM指标提升了约50%,说明算法可以较好的保存多光谱图像中原有的光谱信息,同时可以更好的提升多光谱图像的空间分辨率。（2）提出了一种基于生成对抗网络的全色锐化模型。对当前数据集匮乏且质量良莠不齐的问题,建立了一种生成对抗网络模型,一方面可以缓解数据集压力,另一方面可以通过鉴别网络和生成网络两个网络之间的博弈抗衡共同优化,进一步提升生成网络生成融合图像的质量。通过实验对比发现,该方法比单生成网络即基于卷积神经网络的全色锐化模型可以更好的保存多光谱图像中固有的光谱信息,在光谱信息保存方面比单生成网络提升了 10%左右。
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