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基于半监督学习的遥感图像融合方法、装置、介质及设备

摘要

本发明公开了一种基于半监督学习的遥感图像融合方法、装置、介质及设备,本发明由低尺度的监督学习和原始尺度的无监督学习构成,在进行监督学习时,将低分辨率多光谱和全色图像输入融合网络得到低分融合图像,计算参考图像与融合结果之间的低尺度损失。由于在高分部分不存在高分参考图像,本发明建立了光谱和空间退化网络实现对多光谱图像空间和光谱的约束,使用建立的光谱和空间退化网络得到原始尺度损失。本发明方法在低分部分监督学习,在高分部分无监督学习,通过半监督学习的方式来训练网络,使低分图像和高分图像的表现保持一致。实验结果表明,本发明提出的基于半监督学习的遥感图像融合方法可以达到好的融合效果。

著录项

  • 公开/公告号CN112465733A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长沙理工大学;

    申请/专利号CN202010894787.6

  • 发明设计人 胡建文;杜晨光;胡佩;

    申请日2020-08-31

  • 分类号G06T5/50(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构43114 长沙市融智专利事务所(普通合伙);

  • 代理人龚燕妮

  • 地址 410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路2段960号

  • 入库时间 2023-06-19 10:08:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-28

    授权

    发明专利权授予

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