基于感知损失的遥感图像全色锐化反馈网络

• 作者: 王乐 杨晓敏
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 全色锐化 卷积神经网络 反馈 感知损失
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学&多媒体|Computer Graphics & Multimedia
• 页码范围: 91-98
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200700112

摘要

全色锐化旨在通过一个高分辨率的单通道全色图像(Panchromatic,PAN)锐化一个低分辨率的多通道多光谱图像(Multispectral,MS),得到一个高分辨率的多通道多光谱图像(High Resolution Multispectral,HRMS),这是遥感图像处理中的重要任务.文中提出了一个基于感知损失的反馈网络,首先对PAN图像和MS图像分别提取细节信息和光谱信息,然后将其合并后利用堆叠的上下采样层和密集连接进行信息融合,利用反馈连接使高层次的信息丰富低层次的信息,最后重建HRMS图像.与传统全色锐化算法相比,所提算法将PAN图像和HRMS图像一起作为网络输出的监督,通过求取PAN图像和网络重建HRMS图像的感知损失使输出图像含有更丰富的空间细节信息.无论是在客观指标还是视觉感受方面,与现有广泛使用的算法相比,所提算法都有更好的效果.