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摘要
针对传统多光谱与全色影像融合方法容易产生畸变、忽略多光谱影像本身的空间细节特征等问题，提出了一种基于超分辨率卷积神经网络与Curvelet变换的影像融合方法，以提升多光谱影像的空间细节，加强其与全色影像的相关性，减少融合产生的畸变。该方法首先利用高分辨率全色影像进行超分辨率重建学习，利用学习得到的网络参数对多光谱影像进行超分辨率卷积神经网络重建，提升其空间细节特征；其次，在Gram-Schmid变换融合基础上，根据Curvelet变换具有保持影像空间细节的特点，将全色影像与替换分量进行融合；最后，通过逆变换得到高分辨率遥感影像。实验结果表明，该算法在影像光谱信息和空间细节表达能力上，整体优于其他传统算法，且对不同数据具有很好的适应性。
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