基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法

作者：韩文军; 孙小虎; 吉根林^*; 苏晓云; **^*; 吴冰; 陈红

来源：南京师大学报(自然科学版), 2021, 44(03): 123-130.

• 卷积神经网络
• 多光谱图像
• 全色图像
• 融合算法

地理信息数据具有不同分辨率、不同精度、不同覆盖范围等多尺度特征,在应用中往往需要同时具备高光谱分辨率和高空间分辨率两种信息的图像.为提高多光谱图像和全色图像融合的准确性,提出了基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法.首先,对训练集内图像进行预处理,构建适用于本算法的图像数据集;然后,拓展卷积神经网络卷积层,提高三通道关联性,提取更多图像信息;最后,使用深度可分离卷积神经网络,提高融合图像的精度的同时,也加快了融合速度.在Downsampled ImageNet数据集提供的原始图像上对算法融合准确度和速度进行了验证.实验结果表明,相较于传统卷积神经网络算法,本文算法均方误差降低7%,融合时间减少了29%,具有较好的融合效果.

• 单位
  南京师范大学; 自动化学院