基于深度金字塔网络的Pan-Sharpening算法

• 作者: 姚宏亮 方帅 方赛华
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 图像金字塔 pan-sharpening 超分辨率
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1831-1837
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17420

摘要

为了利用高空间分辨率单波段的全色(PAN)图像和低空间分辨率的多光谱图像(MS)生成高分辨率的多光谱图像, 提出一种基于深度金字塔网络的遥感图像融合(即 pan-sharpening)算法, 通过图像金字塔的方式逐层上采样来重构高分辨率的多光谱图像. 在细节保持方面, 针对全色图像和多光谱图像在尺度上跨度过大的问题, 采用深度金字塔网络多尺度地融合全色图像的细节信息; 在光谱保持方面, 使用反卷积层代替传统的超分辨算法来上采样低分率的多光谱图像; 最后将这2部分相加, 得到最终的融合图像. GeoEye-1数据集上的实验结果表明, 文中算法综合性能优于BDSD, PRACS, PNN and PanNet算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方帅	合肥工业大学计算机与信息学院	63	1182	20.0	32.0
3	姚宏亮	合肥工业大学计算机与信息学院	95	488	11.0	16.0
7	方赛华	合肥工业大学计算机与信息学院	1	0	0.0	0.0