基于小波包的多尺度高光谱图像超分辨率网络

作者：王立国^*; 毕天屹; 石瑶

来源：黑龙江大学自然科学学报, 2020, 37(03): 346-354.

DOI：10.13482/j.issn1001-7011.2020.03.002

• 高光谱遥感
• 超分辨率
• 小波包
• 光谱畸变

高光谱遥感作为自然资源探测的一种重要手段,近年来得到了越来越多的重视。现有高光谱超分辨率方法存在以下不足:基于解析方法的超分辨率方法依赖大量准备工作和先验知识,如公式推导、统计学规律等,因此数据拟合能力一般,灵活性较差,方法适用性受限制,且受人为因素影响严重;基于深度学习的方法需要大量高质量的高光谱遥感图像,极大程度限制了方法的适用性。本文在对卷积操作响应特性进行研究的基础上,结合传统解析方法与深度学习方法,充分利用具有相似数据特点的自然图像,提出了一种基于小波包的多尺度高光谱图像超分辨率网络(Multiscale hyperspectral image super-resolution network based on wavelet package,WPSRN)。实验结果表明,此方法在超分辨率重建上优于现有方法。

• 单位
  哈尔滨工程大学