基于图卷积网络和注意力金字塔的遥感图像全色锐化方法

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正文
推荐专利
基于图卷积网络和注意力金字塔的遥感图像全色锐化方法
申请号:CN202410809606
申请日期:2024-06-21
公开号:CN118799226A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于图卷积神经网络和注意力金字塔的遥感图像全色锐化方法,首先、将原始数据划分为训练数据和测试数据,生成相应的数据集并进行预处理;构建基于图卷积神经网络和注意力金字塔的全色锐化网络模型;然后对基于图卷积神经网络和注意力金字塔的全色锐化网络模型进行训练;利用训练好的基于图卷积神经网络和注意力金字塔的全色锐化网络模型对测试数据进行融合;最后对融合图像质量进行评估。本发明旨在解决现有技术中遥感图像特征提取过程中对所有特征一视同仁,未能充分考虑特征之间的重要性差异,导致重要特征被忽视,从而影响了锐化效果的问题。
技术关键词
金字塔 注意力 全色 全局特征提取 多光谱 浅层特征提取 遥感图像特征提取 网络 残差学习 训练集 重构模块 图像块 全局特征融合 上采样 调制传递函数 深层特征提取 深度特征提取 更新模型参数
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