半监督卷积神经网络遥感图像融合

作     者：杜晨光 胡建文 胡佩 Du Chenguang;Hu Jianwen;Hu Pei

作者机构：长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410114 

基　　金：国家自然科学基金项目(61601061) 湖南省教育厅项目(14B006) 电力机器人湖南省重点实验室开放研究课题(PROF1902)资助项目 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2021年第35卷第6期

页      码：63-70页

摘      要：近几年随着深度学习的发展,学者们利用卷积神经网络实现遥感图像融合取得了不错的效果。由于没有高分辨率多光谱图像作为参考图像,所以一般基于深度学习的方法在退化图像上训练模型,然后用训练好的模型去预测高分辨率多光谱图像,但是退化图像的融合过程并不能完全反映原始图像的融合过程。为了改善融合性能,提出了一种半监督卷积神经网络遥感图像融合方法,该方法在退化图像和原始图像上使用同一个融合网络同时进行训练。退化图像的融合具有相应的参考图像,采用常规的监督学习方式对融合网络进行训练,还加入了光谱损失来更好的保持光谱信息。而原始图像的融合不存在高分辨率多光谱参考图像,设计了光谱退化网络和空间退化网络对融合图像进行退化,再训练融合网络。实验结果表明,提出的方法光谱与细节保真效果好,优于对比方法。

主 题 词：卷积神经网络 半监督 遥感图像融合 光谱退化网络 空间退化网络 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13382/j.jemi.B2002905

馆 藏 号：203104666...