基于大核注意力机制的多尺度特征增强的遥感图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于大核注意力机制的多尺度特征增强的遥感图像融合方法，其中局部与非局部特征提取模块是由多尺度残差块与大核注意力模块构成的，使用金字塔挤压注意模块充分整合大核注意力模块与多尺度残差块所提取的空间与通道维度的局部与非局部信息，然后采用基于非对称卷积的U型特征提取网络来获取不同尺度与深度的低频特征，在编解码的过程中增强特征的语义，并充分融合上下文信息。本发明通过局部与非局部结合的方式，从通道与空间角度对遥感图像进行特征提取，并构建金字塔挤压注意模块充分整合所提取特征，利用ACUNet增强特征的语义信息以及充分融合上下文，从而大大提升了多光谱与全色图像融合结果的图像质量。