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摘要
本发明属于高光谱图像超分辨率处理技术领域,公开了一种基于1维-2维卷积神经网络高光谱单图超分辨方法,搭建1维卷积神经网络模型获取光谱信息；搭建基于注意力机制的2维卷积神经网络模型获取空间信息；将空间和光谱信息以渐进的方式进行融合；使用训练数据集对并行结构的神经网络模型进行训练,调整其内部参数；使用测试数据集对神经网络模型进行检核,根据模型输出求平均峰值信噪比MPSNR、平均结构相似性指数MSSIM、平均均方根误差MRMSE和光谱角制图SAM,评价神经网络模型的超分辨率处理性能。本发明神经网络模型参数设置简单,易于实现,计算量小,能较快获得超分辨率处理结果；能够更有效地实现光谱保真。
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