一种基于细节内嵌注入卷积神经网络高光谱图像锐化方法

摘要

本发明提供一种基于细节内嵌注入卷积神经网络高光谱图像锐化方法。所述方法包括以下步骤：读取原始高光谱图像数据，合成全色图像数据；对获取的图像数据进行分块处理，得到训练样本对；构造基于细节内嵌注入的卷积神经网络结构；将训练样本对输入至基于细节内嵌注入的卷积神经网络，利用随机梯度下降算法，使训练误差逐步降低，直到维持在可接受范围内，从而得到最优网络参数；将测试样本对输入至此最优网络中，输出高空间分辨率的高光谱图像。本发明能有效地降低网络训练耗时，缓解光谱失真的现象，增强其锐化效果。