通道融合的渐进增强遥感图像全色锐化算法
目的 遥感图像融合的目的是将低空间分辨率的多光谱图像和对应的高空间分辨率全色图像融合为高空间分辨率的多光谱图像.为了解决上采样多光谱图像带来的图像质量下降和空间细节不连续问题,本文提出了渐进式增强策略,同时为了更好地融合两种图像互补的信息,提出在通道维度上进行融合的策略.方法 构建了一种端到端的网络,网络分为两个阶段:渐进尺度细节增强阶段和通道融合阶段.考虑到上采样低空间分辨率多光谱图像导致的细节模糊问题,在第1阶段将不同尺度的全色图像作为额外的信息,通过两个细节增强模块逐步增强多光谱图像;在第2阶段,全色图像在多光谱图像的每个通道上都通过结构保持模块进行融合,更好地利用两种图像的互补信息,获得高空间分辨率的多光谱图像.结果 实验在GaoFen-2和QuickBird数据集上与表现优异的8种方法进行了比较,本文算法在有参考指标峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似度(structural similarity,SSIM)、相关系数(correlation coefficient,CC)和总体相对误差(erreur relative globale adimensionnelle de syn-these,ERGAS)等评价指标上均取得最优值.在GaoFen-2数据集上PSNR、CC和ERGAS分别平均提高了0.872 dB、0.01和0.109,在QuickBird数据集上分别平均提高了0.755 dB、0.011和0.099.结论 本文算法在空间分辨率和光谱保持方面都取得了良好的效果,生成了质量更高的融合结果.
全色锐化、渐进增强、通道融合、深度学习、多光谱图像
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TP399(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金62072327
2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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