【摘 要】
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目前学者常用的线性遥感图像融合方法大部分会有光谱失真较大，图像质量退化和计算量大等问题，深度学习是一种非线性的融合方法，利用非线性运算能提取到更具体的图像特征，利用卷积层进行特征融合和图像重构得到遥感图像融合图像。在卷积层使用小卷积核多卷积层和小池化核增强网络的拟合能力，同时为了防止过拟合在全连接层进入dropout层，增加神经网络的鲁棒性。
【机 构】
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中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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目前学者常用的线性遥感图像融合方法大部分会有光谱失真较大，图像质量退化和计算量大等问题，深度学习是一种非线性的融合方法，利用非线性运算能提取到更具体的图像特征，利用卷积层进行特征融合和图像重构得到遥感图像融合图像。在卷积层使用小卷积核多卷积层和小池化核增强网络的拟合能力，同时为了防止过拟合在全连接层进入dropout层，增加神经网络的鲁棒性。
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