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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

摘要：本发明提供一种高光谱遥感数据图像的重构增强方法及装置，包括：对原始高光谱遥感数据预处理；构建CVAE‑GAN模型，将处理后的原始高光谱遥感数据用于CVAE‑GAN模型训练，训练完成后使用该模型进行数据扩充；对扩充后的高光谱遥感数据应用数据压缩算法，进行压缩重构处理，得到原始高光谱遥感数据对应的重构数据；构建Hyper‑SR模型，使用重构前后的图像数据训练，实现对重构图像的高质量增强。本发明方法适用于对压缩重构后失真的高光谱遥感数据进行高质量增强，能够在数据压缩的同时尽可能的保留原有的数据信息，有效提升压缩数据解码后的图像质量，本发明可以根据原始高光谱遥感数据，生成与原始数据同分布的扩充数据集，适用于缺少数据或者缺少某类的数据的情况。

主权项：1.一种高光谱遥感数据图像的重构增强方法，其特征在于，包括以下步骤：构建训练数据集；所述构建训练数据集的步骤，具体包括：采集原始高光谱遥感数据；对所述原始高光谱遥感数据的频谱中吸水带的频段和部分低信噪比频段剔除，得到频带剔除后的高光谱遥感数据；对所述频带剔除后的高光谱遥感数据进行均值归一化处理，得到归一化后的高光谱遥感数据；将所述归一化后的高光谱遥感数据分割成单个的高光谱像素，从多个所述高光谱像素中随机采样得到训练数据集；对所述训练数据集进行数据扩充，得到扩充后的高光谱遥感数据；通过数据压缩算法对所述扩充后的高光谱遥感数据进行压缩重构处理，得到所述扩充后的高光谱遥感数据对应的重构数据；构建Hyper-SR模型；所述Hyper-SR模型由三个残差块变体链接组成，将所述重构数据输入所述Hyper-SR模型，得到残差图像，将所述残差图像和所述重构数据进行相加，得到高信噪比图像，最终实现图像增强；每个所述残差块由三个卷积层组成，各所述卷积层的卷积核维度分别为1x1、3x3、1x1，各所述卷积层均使用ReLu激活函数；所述Hyper-SR模型的损失函数为： 其中，表示batchsize的大小，表示Hyper-SR网络，表示扩充后的高光谱遥感数据，表示重构数据，即网络的输入；利用所述扩充后的高光谱遥感数据和所述重构数据，对所述Hyper-SR模型进行训练，训练完成后，得到训练好的Hyper-SR模型；通过所述训练好的Hyper-SR模型对所述重构数据进行增强处理，得到增强后的重构图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国地质大学(武汉) 高光谱遥感数据图像的重构增强方法及装置