基于渐进上采样深度先验网络的单高光谱图像超分辨方法

本发明公开了一种基于渐进上采样深度先验网络的单高光谱图像超分辨方法，属于图像处理领域，包括对数据集内的图像进行预处理；将图像划分为训练集Str和测试集Ste；构建渐进上采样深度先验网络，得到渐进上采样深度先验模型，学习低分辨‑高分辨图像对之间的映射；计算损失函数的导数，将高分辨图像IHR和超分辨结果ISR之间的误差进行反向传播，更新渐进上采样深度先验网络的各个权重值。本发明采用上述的一种基于渐进上采样深度先验网络的单高光谱图像超分辨方法，以有效利用高光谱图像在空间上的非局部自相似性和光谱间的高度相关性，基于渐进上采样的分组卷积模型实现图像超分辨。