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摘要
针对现有全色锐化网络无法同时兼顾空间信息与光谱信息保留的问题，提出一种基于小波系数指导的由融合网络和指导网络组成的全色锐化网络。融合网络分别提取PAN和MS图像的多级特征，并在同一级别进行特征的选择和融合，融合后的特征分别用于指导后一级别特征的提取；指导网络用于学习HRMS与已知的输入图像的小波系数之间的映射关系，并利用学习到的映射对融合网络的输出提供额外的监督。实验结果表明，该方法能够在保留MS图像光谱信息的同时恢复尽可能多的空间信息。在模拟数据集和真实数据集上的对比实验也表明，该方法融合效果优于其他传统方法和深度学习方法，具有一定的实用价值。
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