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摘要
为了解决高光谱图像超分辨率重建中物质本征光谱表达能力不足、图像尺度变化过程中存在细节信息损失的问题，提出一种全局-局部注意力特征重用网络。首先，通过多节点特征重用增强网络的多尺度信息提取能力。其次，引入局部注意力，利用空间注意力机制聚焦重点空间信息，并通过通道注意力机制增强特异性光谱提取能力。最后，设计全局修正模块，根据原始多光谱图像空间信息丰富与高光谱图像光谱保真度高的特性进一步补偿处理过程中损失的空间与光谱维度信息，提高网络可靠性。选取CAVE和Harvard数据集进行训练与测试，并与多种先进方法进行定量与定性评估。结果表明，所提网络能够重建出更高分辨率的高光谱图像，更好完成高光谱超分辨率任务。
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