Invention Publication
- Patent Title: 基于非局部特征的多级高光谱图像递进超分方法及系统
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Application No.: CN202111136667.0Application Date: 2021-09-27
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Publication No.: CN113888491APublication Date: 2022-01-04
- Inventor: 胡建文 , 刘耀庭
- Applicant: 长沙理工大学
- Applicant Address: 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号
- Assignee: 长沙理工大学
- Current Assignee: 长沙理工大学
- Current Assignee Address: 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号
- Agency: 湖南兆弘专利事务所
- Agent 谭武艺
- Main IPC: G06T7/00
- IPC: G06T7/00 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06T3/40 ; G06T5/00 ; G06T7/13

Abstract:
本发明公开了一种基于非局部特征的多级高光谱图像递进超分方法及系统,本发明方法包括将低分辨率图像输入预先训练好的多级渐进网络来获得重建高分辨率图像,多级渐进网络包括初步特征提取模块、最终特征提取模块及依次布置在初步特征提取模块、最终特征提取模块之间的多个基于局部和非局部特征的特征提取级模块。每一个特征提取级模块的输入经过本级特征提取后的特征图和初步卷积输出的特征图相加,再通过转置卷积上采样得到超分重建图像,然后再经过跨步卷积下采样输出至下一个特征提取级模块。本发明在每一级实现了局部特征和全局特征的联合提取,能够有效地提升高光谱重建图像的空间分辨率,同时具有更高的重建质量。
Public/Granted literature
- CN113888491B 基于非局部特征的多级高光谱图像递进超分方法及系统 Public/Granted day:2024-06-14
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