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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：基于多尺度空谱信息交互的多光谱与高光谱图像配准和融合联合优化方法，包括以下步骤；S101：输入未配准的多光谱图像和高光谱图像，通过构建特征编码器分别提取两幅图像的多尺度空谱特征；S102：构成配准‑融合联合优化组件，利用多尺度空谱特征促进网络逐级细化配准和融合结果；S103：生成用于非刚性配准的变形场；S104：使高光谱图像空间特征变换与多光谱图像空间特征在像素位置上对齐；S105：对配准结果的高保真光谱校正与细节增强；S106：重建高分辨率高光谱图像；S107：搭建网络模型，对该网络进行有监督训练，得到适合该模型的网络参数。本发明采用配准与融合联合优化的策略来提高重建图像的质量，具有能够灵活应对各种复杂形变场景的特点。
主权项：1.基于多尺度空谱信息交互的多光谱与高光谱图像配准和融合联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤；S101：输入未配准的多光谱图像和高光谱图像，在两个独立分支上构建特征编码器，用于分别提取两幅图像的多尺度空谱特征；S102：设计交互式配准模块、空间变换模块和光谱校正与信息融合模块共同构成配准-融合联合优化组件，利用所述多尺度空谱特征促进网络逐级细化配准和融合结果；S103：所述交互式配准模块在全局上自适应地学习多光谱与高光谱图像空间特征之间的关联和差异，生成用于非刚性配准的变形场；S104：对高光谱图像空间特征基于变形场进行空间变换，使其与多光谱图像空间特征在像素位置上对齐；S105：光谱校正与信息融合模块在两个分支上执行光谱相关性嵌入与空间信息注入，实现对配准结果的高保真光谱校正与细节增强；S106：构建解码器，将位于最终层级的配准-融合联合优化组件的输出特征还原至原始空间，重建高分辨率高光谱图像；S107：使用特征编码器、解码器以及多个配准-融合联合优化组件共同搭建网络模型，对该网络进行有监督训练，得到适合该模型的网络参数。
全文数据：
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百度查询： 西安电子科技大学 基于多尺度空谱信息交互的多光谱与高光谱图像配准和融合联合优化方法
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