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融入成像光谱先验与空-谱补偿的无监督深度学习全色锐化方法
ID：2203
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 10:16:26 Hits：2267
Extended type 1
Start Time：2024-05-18 16:45（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
大多数基于深度学习的全色锐化方法依赖降分辨率训练样本，限制了其在真实场景中的应用性能，并且对成像机理以及遥感信息的复杂性关注不足，导致理想影像与观测影像之间的关系表达不合理，全分辨率特征难以充分利用。针对上述问题，本研究提出了一种结合成像光谱先验和空-谱补偿的无监督全色锐化方法。该方法首先通过融合网络获得初始融合影像，然后引入耦合成像光谱先验的光谱自适应退化网络表征融合影像和全色影像之间的逐像素光谱映射，最后利用空谱联合渐进补偿策略通过多轮残差融合实现融合影像中有效信息的精细增强。该方法在实现光谱保真的同时在空间增强方面表现出色，并展现了在特定应用中的优势，如大尺度影像融合和植被指数生成。
Keywords
全色锐化,深度学习；遥感；图像融合,光谱响应函数
Speaker
张博轩
硕士研究生 武汉大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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