计算机辅助设计与图形学学报

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:11-2925/TP

国际刊号:1003-9775

计算机辅助设计与图形学学报杂志2019年第10期:基于深度金字塔网络的Pan-Sharpening算法

发布日期:

作者:方帅, 方赛华, 姚宏亮

关键词:卷积神经网络, 图像金字塔, pan-sharpening, 超分辨率

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.

来源:2019年第10期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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