基于多分支CNN的高光谱与全色影像融合处理

• 作者: 王洪斌 肖嵩 曲家慧 董文倩 张同振
• 来源期刊: 光学学报
• 关键词: 图像处理 高光谱影像 融合 卷积神经网络 空谱特征
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理|Image Processing
• 页码范围: 47-55
• 页数: 9页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202141.0710001

摘要

高光谱与全色影像融合旨在通过融合高空间分辨率的全色影像与低空间分辨率的高光谱影像来获得高空间分辨率的高光谱影像.基于深度卷积神经网络(CNN),提出了一种遥感影像融合方法,利用两个独立的分支网络逐级从高光谱和全色影像中提取光谱和空间特征.该融合网络由两个分支网络和一个主线网络组成,利用两个分支网络分别从高光谱与全色影像中提取空谱特征,主线网络基于分支网络提取的特征,重建得到最终融合的高空间分辨率的高光谱影像.在CAVE和Pavia Center数据集上分别进行了实验验证,通过对比可以发现,所提出的融合算法在空间细节和光谱保真度上较当前主流算法均表现出更优异的性能.