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摘要
本发明涉及一种基于卷积神经网络的多光谱图像去马赛克方法,利用构建的马赛克自适应注意力卷积神经网络实现对输入多光谱Raw图像的去马赛克重建,针对多光谱Raw图像的高空间分辨率以及不同像素位置处对应光谱段不同的特点,提出了基于MSFA中滤光片位置进行卷积核权重共享的马赛克卷积,可对整个多光谱Raw图像进行特征提取,对于不同滤光片采样的像素点采用不同的卷积核权重,可以充分提取对应像素的光谱特征。本发明提出的马赛克通道注意力与马赛克空间注意力机制可以进一步减少特征图中存在的棋盘格效应等马赛克失真现象,突出图像的主体部分,进一步提高重建效果。
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