【摘 要】
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随着科技进步,遥感卫星技术也不断的进行革新。遥感卫星绕地飞行获得大量的遥感图像。然而由于目前卫星硬件技术限制,遥感卫星不能直接获取同时拥有高空间分辨率和高光谱信息的遥感图像,而是分别获取高空间分辨率全色图像和低空间分辨率多光谱图像。为解决遥感图像空间信息和光谱信息独立表示问题,众多学者提出遥感图像融合技术。近些年,基于机器学习的遥感图像融合方法不断提出证明机器学习在遥感图像融合领域有明显的优势,因
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随着科技进步,遥感卫星技术也不断的进行革新。遥感卫星绕地飞行获得大量的遥感图像。然而由于目前卫星硬件技术限制,遥感卫星不能直接获取同时拥有高空间分辨率和高光谱信息的遥感图像,而是分别获取高空间分辨率全色图像和低空间分辨率多光谱图像。为解决遥感图像空间信息和光谱信息独立表示问题,众多学者提出遥感图像融合技术。近些年,基于机器学习的遥感图像融合方法不断提出证明机器学习在遥感图像融合领域有明显的优势,因此本文首先提出基于图像细节注入和卷积自编码器的遥感图像融合。基于图像细节注入和卷积自编码器的遥感图像融合以图像注入细节理论为融合模型公式基础,然后利用卷积自编码器获取图像之间的非线性映射关系并获取不同波段的细节信息,最后通过注入细节理论,将波段细节信息与光谱信息融合获取最后的融合图像。与此同时,卷积自编码器结构也约束保留图像细节的能力,为改善此问题提出基于卷积注意模块与卷积自编码器的融合算法,此算法在卷积自编码器中加入卷积注意模块,提升卷积自编码器对图像关键信息的保留能力,是对基于图像细节注入和卷积自编码器的遥感图像融合在深度学习模型上的一种改进。本文的主要工作内容如下所述:1.研究图像细节注入的理论:图像细节注入是在传统方法的基础上发展而来,有充分的物理解释。图像细节注入运算方式可以使图像信息独立运算,相比较于深度学习端对端的融合方式更具优势。因此本文以图像细节注入方式为理论基础,结合深度学习模型,提出新的融合算法。2.研究深度学习模型原理:卷积自编码器对图像进行编码解码操作,与传统自编码器相比,加入卷积操作使得卷积自编码器具有局部连接特性,实现权重共享和二维空间信息保留。因此本文以卷积自编码器核心模型,提出新的遥感图像融合算法。首先利用滤波器进行数据预处理,获取训练数据;然后使用卷积自编码器学习训练数据中的非线性映射关系;最后利用训练完成的卷积自编码器获取多光谱图像缺失的细节信息,并通过细节注入融合生成高分辨率多光谱图像。3.研究卷积注意模块的工作原理:卷积注意模块是一种简易有效视觉注意力模块,该模块具有简单、有效、轻量级的特点。给定一个特征图,该模块将注意映射延伸到通道和空间维度,并将注意映射与输入特征进行相关乘法运算实现自适应特征细化。4.验证本文提出算法鲁棒性:本文通过选取7种融合算法与本文提出算法进行相关对比实验。通过对实验结果的客观分析与主观分析表明本文所提算法有更多的光谱信息和细节信息,有较好的鲁棒性。
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