基于密集和跳跃连接深度卷积网络的多光谱和全色图像融合方法

摘要

本发明涉及一种基于密集和跳跃连接深度卷积网络的多光谱和全色图像融合方法，该方法分为模型训练和图像融合两个部分。在模型训练阶段，首先将原始清晰多光谱和全色图像降采样，得到模拟训练图像对；然后提取模拟的多光谱和全色图像的特征，利用密集连接网络融合特征，并利用跳跃连接重建高空间分辨率多光谱图像；最后利用Adam算法调整模型的参数。在图像融合阶段，首先提取多光谱和全色图像的特征，利用密集连接网络融合特征，并结合跳跃连接重建高空间分辨率多光谱图像。两个特征提取子网络负责提取输入图像对的特征，三个密集连接网络负责融合特征，跳跃连接和两个转置卷积负责重建高空间分辨率多光谱图像。