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用于高光谱图像超分辨率的可分离谱卷积与初始网络

DOI：10.1007/s13042-018-00911-4 期刊：International Journal of Machine Learning and Cybernetics 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 由于成像系统的限制，很难获取具有极高空间分辨率的高光谱图像（HSI）。超分辨率（SR）技术能够从低分辨率图像中恢复高频信息，是处理数据缺失问题的有效手段，可用于解决这一难题。近年来，深度学习（DL）在计算机视觉领域（包括SR）取得了卓越成效。然而，大多数基于DL的HSI SR方法忽略了常规二维卷积导致的光谱失序问题。本文提出了一种名为可分离光谱与初始网络（SSIN）的新型端到端深度学习网络用于HSI SR。该网络中，特征提取模块独立提取各波段图像特征，随后通过特征融合模块将这些特征融合以进一步挖掘残差图像信息；重建模块则构建多路径连接来获取不同层次特征，以由粗到精的方式恢复高空间分辨率图像。研究在包含室内和航空HSI的两个数据集上开展实验，并评估SSIN在不同条件下的性能。实验结果表明，在深度网络中加入多个可分离光谱卷积和多路径连接能显著提升SR性能，相较于其他方法，SSIN实现了更高的精度和更优的可视化效果。
作者： Ke Zheng，Lianru Gao，Qiong Ran，Ximin Cui，Bing Zhang，Wenzhi Liao，Sen Jia
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为解决高光谱图像超分辨率中常规二维卷积导致的频谱失序问题，提出一种新型深度学习网络，该网络能独立提取各波段特征并采用多路径重建策略。

研究成果

所提出的SSIN模型通过采用可分离光谱卷积和多路径重建，有效解决了高光谱图像超分辨率中的光谱失序问题，在不同尺度因子下相比现有方法实现了更优的精度和可视化性能。未来工作将聚焦于利用深度学习进一步挖掘光谱与空间特征。

研究不足

如Pavia Centre数据集结果所示，该方法在图像阴影和边缘区域可能表现不佳。此外，对于极大数据集或较高基础特征尺寸的情况，其计算复杂度和内存占用可能较高。

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