【摘 要】
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随着传感器技术的发展和普及,遥感已经成为人们获取地面信息的重要途径之一。高空间分辨率的多光谱图像在军事国防、精细农业、地质灾害检测等领域都得到了广泛的应用。而全色锐化是遥感图像处理领域的一项基础而重要的任务,利用全色图像的高分辨率空间细节来增强多光谱图像的空间分辨率。随着计算机视觉领域中深度神经网络的发展,深度神经网络在全色锐化中的应用引起了越来越多研究者的重视。目前的大多数全色锐化方法普遍缺乏将
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随着传感器技术的发展和普及,遥感已经成为人们获取地面信息的重要途径之一。高空间分辨率的多光谱图像在军事国防、精细农业、地质灾害检测等领域都得到了广泛的应用。而全色锐化是遥感图像处理领域的一项基础而重要的任务,利用全色图像的高分辨率空间细节来增强多光谱图像的空间分辨率。随着计算机视觉领域中深度神经网络的发展,深度神经网络在全色锐化中的应用引起了越来越多研究者的重视。目前的大多数全色锐化方法普遍缺乏将全色锐化领域的知识与神经网络相结合从而进行特征提取的能力,在特征提取和新特征发现方面存在一定的局限性。本文主要研究联合全色锐化领域知识与深度神经网络,设计了用于处理全色锐化任务的网络结构,将多光谱图像与全色图像融合起来,在保持多光谱图像的光谱分辨率的同时,提高多光谱图像的空间分辨率,从而获得优质的遥感融合图像。本文的主要内容如下:1.提出了一种简单的、模块化的、多分支特征提取网络的遥感图像全色锐化方法。该方法设计了一个多分支的特征提取模块,该模块通过多分支的设计,在不同的子空间上提取更加有效的特征,并且每一个分支采用同构的残差网络,利用残差网络跳跃式连接的特点,缓解了由于网络层增加而造成的梯度损失问题,进一步提高了全色锐化融合图像的质量。此外,本文还设计了一种多尺度的光谱补偿与结构补偿结构,在网络特征提取过程中在不同的尺度上使用原始的图像对特征图进行光谱信息和结构信息的保持。同时,本文的网络的损失函数在原有的基础上加入了带间关系损失,进一步地对融合结果的光谱信息进行保持。通过实验结果,该方法生成的融合图像优于当前的优秀方法。2.提出一种联合特征提取与特征复用网络的遥感图像全色锐化方法。该方法结合了全色锐化领域知识,通过联合多分支残差网络与密集连接网络进一步提升全色锐化的融合结果,本文通过联合密集连接策略的方式,使得输入特征图像的感受野是多尺度的,这对于全色锐化这样的图像恢复任务十分有益。并且本文的方法有选择的复用网络中的部分输出,缓解了密集连接网络使用过程中参数量指数增长的问题。实验结果显示,该方法生成的融合图像在主观和客观指标评价两个方面都优于所选取的现有的优秀方法。
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