基于半监督零样本学习的高光谱-多光谱融合超分辨率重建方法

本发明公开了一种基于半监督零样本学习的高光谱‑多光谱融合超分辨率重建方法，包括退化信息学习阶段保证模型能够更准确地重建、利用深层退化信息和噪声高光谱对光谱上采样网络进行有监督地预训练、在图像超分辨率的前序阶段将原始高光谱通过关注光谱信息的超分辨率模型得到模糊超分辨率图像；基于以上三部分的模型输出和模型训练参数，将原始多光谱与模糊超分辨率图像通过光谱上采样网络,得到最佳的融合超分辨率图像，能够仅利用观测到的高光谱‑多光谱图像对进行网络优化，实现“训练即测试”，而不需要额外训练数据集，在一定程度上解决了高光谱成像系统的局限性，突破高光谱图像在光谱分辨率和空间分辨率之间进行权衡的技术难题。