基于状态空间模型的高光谱图像超分辨率重建方法

本发明涉及计算机视觉和遥感图像技术领域，特别涉及一种基于状态空间模型的高光谱图像超分辨率重建方法，包括：获取并预处理目标场景的高光谱遥感数据集，以得到高分辨率‑低分频率高光谱图像对；利用高分辨率‑低分频率高光谱图像对预先构建的基于双向交替扫描选择性状态空间模型的高效高光谱图像超分辨率重建网络进行迭代训练，直至达到预设迭代次数，得到训练后的基于双向交替扫描选择性状态空间模型的高效高光谱图像超分辨率重建网络，进而可以利用其对待重建高光谱图像进行重建，以生成高光谱高分辨率图像。由此，解决了现有高光谱图像超分辨率重建任务中的计算复杂度高、全局信息建模能力不足以及数据量有限导致的泛化性差等问题。