基于卷积神经网络超分辨率重建的遥感图像融合

• 作者: 夏海英 曾庆科 王文涛 薛洋
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 图像融合 超分辨率重建 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 33-41
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 字数: 5026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2018.02.005

摘要

为了充分利用多光谱图像的空间信息,获得更好的融合结果,本文提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)超分辨率重建的遥感图像融合方法.该方法首先对多光谱图像作 IHS变换,选取亮度分量 I进行基于卷积神经网络的超分辨率重建(super-resolution convolutional neural network,SRCNN),增加扩展后图像的空间细节信息;然后对重建过后的多光谱图像的亮度分量I 和全色图像进行基于小波变换的融合,融合规则为绝对值最大,改变传统算法中融合图像的高频分量全部来源于全色图像的情形;最后逆 IHS变换得到分辨率较高的多光谱图像.实验结果表明,该算法的融合效果优于其他对比算法,能有效地降低图像融合过程中空间信息和光谱信息的损失.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾庆科	广西师范大学电子工程学院	40	202	7.0	12.0
2	夏海英	广西师范大学电子工程学院	24	118	7.0	10.0
3	薛洋	广西师范大学电子工程学院	1	8	1.0	1.0
4	王文涛	广西师范大学电子工程学院	2	10	2.0	2.0