典型文献
基于分流的高光谱遥感图像超分辨重建
文献摘要：
高光谱图像(hyperspectral image,HSI)每个像素包含大量光谱带,而HSI的空间分辨率较低.高光谱图像超分辨率技术可以有效提高空间分辨率.为了解决高光谱遥感图像的空间信息分布不均匀,超分辨率重建时占据相同计算量导致重建工作不够细化的问题,提出了一种多层级分流和细节增强的高光谱遥感图像超分辨率重建框架.即通过子图分流网络对高光谱遥感图像进行预先分流,改进带细节增强的多尺度Retinex算法对图像的高低频信息进行分离,再使用不同复杂程度的分支网络分别进行重建,重建工作更加细化具体,提高重建效果和性能.实验证明该方法可以在视觉质量、指标测量和分类应用方面优于传统的基于CNN的方法,在SRE和MPSNR指标方面分别提高了4.18％和9.35％.
文献关键词：
高光谱;遥感图像;超分辨率;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
徐英豪;吕玉超;刘斯凡;朱习军
作者机构：
青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061
文献出处：
引用格式：
[1]徐英豪;吕玉超;刘斯凡;朱习军-.基于分流的高光谱遥感图像超分辨重建)[J].计算机工程与应用,2022(18):260-267
A类：
像素包,MPSNR
B类：
高光谱遥感图像,图像超分辨重建,高光谱图像,hyperspectral,image,HSI,高空间分辨率,空间信息,信息分布,分布不均匀,计算量,多层级,层级分流,细节增强,图像超分辨率重建,子图,流网,Retinex,高低频,低频信息,复杂程度,分支网,加细,视觉质量,指标测量,SRE
AB值：
0.251182
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