- 专利标题: 基于半监督学习的遥感图像融合方法、装置、介质及设备
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申请号: CN202010894787.6申请日: 2020-08-31
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公开(公告)号: CN112465733B公开(公告)日: 2022-06-28
- 发明人: 胡建文 , 杜晨光 , 胡佩
- 申请人: 长沙理工大学
- 申请人地址: 湖南省长沙市天心区万家丽南路2段960号
- 专利权人: 长沙理工大学
- 当前专利权人: 长沙理工大学
- 当前专利权人地址: 湖南省长沙市天心区万家丽南路2段960号
- 代理机构: 长沙市融智专利事务所
- 代理商 龚燕妮
- 主分类号: G06T5/50
- IPC分类号: G06T5/50 ; G06N3/08 ; G06N3/04
摘要:
本发明公开了一种基于半监督学习的遥感图像融合方法、装置、介质及设备,本发明由低尺度的监督学习和原始尺度的无监督学习构成,在进行监督学习时,将低分辨率多光谱和全色图像输入融合网络得到低分融合图像,计算参考图像与融合结果之间的低尺度损失。由于在高分部分不存在高分参考图像,本发明建立了光谱和空间退化网络实现对多光谱图像空间和光谱的约束,使用建立的光谱和空间退化网络得到原始尺度损失。本发明方法在低分部分监督学习,在高分部分无监督学习,通过半监督学习的方式来训练网络,使低分图像和高分图像的表现保持一致。实验结果表明,本发明提出的基于半监督学习的遥感图像融合方法可以达到好的融合效果。
公开/授权文献
- CN112465733A 基于半监督学习的遥感图像融合方法、装置、介质及设备 公开/授权日:2021-03-09