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公开(公告)号：CN115719309A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202310033787.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩张量网络的光谱超分重建方法及系统，本发明方法包括对输入的RGB图像M提取浅层次特征K0和深层次特征K；将深层次特征K进行低秩张量学习以获得低秩特征张量Klr；将低秩特征张量Klr与深层次特征K进行Hadamard乘积得到细化特征K'；将浅层次特征K0和细化特征K'叠加得到低秩张量，再将低秩张量输入预先训练好的低秩张量网络进行光谱超分重建，从而获得与RGB图像M对应、且比RGB图像M的分辨率更高的重建高光谱图像X。本发明能够利用高光谱图像数据的低秩特性实现低计算成本、低内存消耗的光谱超分，实现RGB图像到高分辨率高光谱图像的高精度重建，且具有泛化能力强、鲁棒性好的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114998109B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210925152.7
申请日：2022-08-03
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双RGB图像融合的高光谱成像方法、系统及介质，本发明基于双RGB图像融合的高光谱成像方法包括：针对双RGB图像分别通过光谱通道上采样提取浅层特征，在通道维堆叠后再下采样得到高光谱图像H的空谱浅层特征H0；基于高光谱图像H的空谱浅层特征H0迭代求解高光谱图像H，且迭代求解为通过由光谱重构模块级联构成的深度卷积神经网络完成的，光谱重构模块由谱段注意力模块SAM和光谱响应曲线修正模块SCM构成。本发明能够将从不同传感器获取的高空间分辨率的RGB图像经过融合得到高空间分辨率的高光谱图像，具有成像精度高、分辨率高、融合成像速度快、成本低的优点。
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公开(公告)号：CN115018750A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210941183.1
申请日：2022-08-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种中波红外高光谱及多光谱图像融合方法、系统及介质，本发明包括对输入的中波红外高光谱图像Y空间上采样得到上采样中波红外高光谱图像YU；将输入的中波红外多光谱图像Z与所述上采样中波红外高光谱图像YU按光谱维度拼接得到图像块C；提取图像块C的残差图像Xres；将残差图像Xres、上采样中波红外高光谱图像YU基于位置的像素值相加，得到融合后的中波红外高光谱图像X。本发明能够有效实现低分辨率的中波红外高光谱图像和高分辨率的中波红外多光谱图像融合得到高分辨率的中波红外高光谱图像，具有重构精度高、计算效率高、普适性和鲁棒性较强的优点。
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公开(公告)号：CN114529794B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210413734.7
申请日：2022-04-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像融合方法、系统及介质，本发明包括分别将红外图像Ia与可见光图像Ib分别输入深度特征提取网络D得到红外上采样特征图Da与可见光上采样特征图Db再拼接得到融合图像，将红外图像Ia与可见光图像Ib分别输入深度特征提取网络D提取多种尺度的图像特征，再通过掩码上采样网络Umask生成权重，将经过特征上采样网络Uorin生成重建图加权求和得到多种尺度的融合层；将融合图像输入特征上采样网络Uorin与多种尺度的融合层进行融合得到最终的融合图像。本发明生成图像具有可视化效果好，纹理信息明显，特征提取能力强，结构保持度高，无明显伪影，具有很强的普适性等优点。
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公开(公告)号：CN114529794A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210413734.7
申请日：2022-04-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像融合方法、系统及介质，本发明包括分别将红外图像Ia与可见光图像Ib分别输入深度特征提取网络D得到红外上采样特征图Da与可见光上采样特征图Db再拼接得到融合图像，将红外图像Ia与可见光图像Ib分别输入深度特征提取网络D提取多种尺度的图像特征，再通过掩码上采样网络Umask生成权重，将经过特征上采样网络Uorin生成重建图加权求和得到多种尺度的融合层；将融合图像输入特征上采样网络Uorin与多种尺度的融合层进行融合得到最终的融合图像。本发明生成图像具有可视化效果好，纹理信息明显，特征提取能力强，结构保持度高，无明显伪影，具有很强的普适性等优点。
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公开(公告)号：CN112990164A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110542741.2
申请日：2021-05-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种多光谱与全色图像联合配准与模糊核估计方法与系统，本发明方法包括建立图像偏移量学习子网络、空间和光谱模糊核估计子网络，连接得到可端到端训练的多光谱、全色图像配准与模糊核估计网络；结合遥感卫星原始全色图像与多光谱图像构建训练数据集，通过训练数据集训练优化多光谱、全色图像配准与模糊核估计网络，训练完成得到空间模糊核与光谱模糊核。本发明仅利用从卫星直接得到的低空间分辨率多光谱图像和高空间分辨率的全色图像以及其空间光谱联系，可无监督训练学习得到配准的全色图像以及空间和光谱模糊核，可应用于遥感卫星自然灾害监测、农作物检测、矿产勘探和土地资源调查等实际应用领域。
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