一种基于深度先验和双注意力残差网络的高光谱图像融合方法、系统、设备及介质

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一种基于深度先验和双注意力残差网络的高光谱图像融合方法、系统、设备及介质
申请号:CN202411037939
申请日期:2024-07-31
公开号:CN118967476A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
一种基于深度先验和双注意力残差网络的高光谱图像融合方法、系统、设备及介质,其方法包括:先获取图像数据集并进行预处理,得到低分辨率高光谱图像和全色图像,再通过深度高光谱先验算法对低分辨率高光谱图像进行上采样,得到上采样高光谱图像,然后将全色图像和上采样高光谱图像在光谱维进行拼接得到输入图像,并输入到通道和空间双注意力残差网络中进行重建,得到残差图像,最后对上采样高光谱图像和重建的残差图像进行加和运算得到融合高光谱图像;系统、设备及介质用于实现一种基于深度先验和双注意力残差网络的高光谱图像融合方法;本发明降低了对数据量依赖的同时提高了高光谱图像融合的精度。
技术关键词
注意力 图像融合方法 残差网络 上采样 通道 全色 模块 输出特征 全局平均池化 特征提取网络 图像融合设备 网络架构 损失函数优化 元素 均匀噪声 可读存储介质 算法
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