摘要
本发明公开了一种基于Reformer残差迭代的高光谱与多光谱图像融合方法及系统,方法包括:获取同一地区的高光谱遥感图像和多光谱遥感图像的图像数据集并进行预处理;对预处理数据集进行空间下采样,生成低分辨率高光谱图像和低分辨率多光谱图像;构建图像先验网络模型,图像先验网络模型包括空间先验模块和光谱先验模块,空间先验模块通过Reformer层捕获长程空间依赖关系,光谱先验模块通过深度可分离卷积层提取光谱特征;建立多层级迭代模型,设置残差连接重建函数,采用优化算法和空间‑光谱联合损失函数对模型进行训练,得到训练好的模型;最后生成高空间分辨率的高光谱图像。本发明能够有效的降低融合所需参数量。
技术关键词
联合损失函数
高光谱遥感图像
图像融合方法
多光谱遥感图像
数据
模块
图像融合系统
多模态特征融合
局部敏感哈希
注意力机制
图像分割
层级
投影残差
网络
动态
分辨率
多级特征
系统为您推荐了相关专利信息
大数据平台
知识图谱构建方法
风险
三元组
命名实体识别
负荷预测方法
负荷预测模型
多阶段
灰狼优化算法
长短期记忆模型
机载激光雷达点云
裁剪方法
林区
融合特征
数学形态学