公开(公告)号：CN117593199A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311614009.7

申请日：2023-11-27

申请人： 中国地质大学(武汉)

发明人： 赵坤鹏 ,  张冬梅 ,  姜文斌 ,  成建梅

IPC分类号： G06T5/50 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/60 ,  G06T7/11

摘要： 本发明提供了一种基于高斯先验分布自注意力的双流遥感图像融合方法。遥感图像融合的目的是在特征域将高空间分辨率的全色图像和低空间分辨率的多光谱图像结合起来生成高分辨率的多光谱图像，从融合的特征重构融合图像。融合网络包括编码器和解码器，在编码器中，创新性地使用CNN‑Swin Transformer结构分别从局部和全局提取特征，并且在Swin Transformer结构中引入高斯分布自注意力作为先验知识，实现全局特征提取。在解码器中使用全连接层将输入的数据映射到权重空间，然后再使用转置卷积进行上采样重构。最后输出为融合后的图像。本发明的有益效果为，所提出的GSTFNet可以有效地融合PAN和MS图像，从而提升了融合结果的图像质量。