基于GAN的遥感图像融合

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遥感图像的融合是现在卫星影像处理的一项关键工作,由于卫星传感器的限制,通常生成两种图像,一种是具有多个光谱通道的低分辨率图像,另一种是单一通道的高分辨率灰度图像.为了能够得到多光谱的高分辨率的遥感图像,图像融合工作就变得尤为重要.随着深度学习的迅速发展,GAN(generative adver?sarial networks)逐渐被用于遥感图像融合.本文提出了基于GAN的遥感图像的融合模型,通过添加残差模块来提取更细致的上下文特征,从而得到更高质量的高分辨率遥感图像.实验结果表明,在两个常用数据集上与现有的方法比较都得到了较好的结果,得到了更接近真实图像的遥感图像.
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