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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：本发明公开了一种基于渐进上采样深度先验网络的单高光谱图像超分辨方法，属于图像处理领域，包括对数据集内的图像进行预处理；将图像划分为训练集Str和测试集Ste；构建渐进上采样深度先验网络，得到渐进上采样深度先验模型，学习低分辨‑高分辨图像对之间的映射；计算损失函数的导数，将高分辨图像IHR和超分辨结果ISR之间的误差进行反向传播，更新渐进上采样深度先验网络的各个权重值。本发明采用上述的一种基于渐进上采样深度先验网络的单高光谱图像超分辨方法，以有效利用高光谱图像在空间上的非局部自相似性和光谱间的高度相关性，基于渐进上采样的分组卷积模型实现图像超分辨。
主权项：1.一种基于渐进上采样深度先验网络的单高光谱图像超分辨方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取数据集，对数据集内的图像进行预处理；S2、将预处理后的图像划分为训练集Str和测试集Ste；S3、构建渐进上采样深度先验网络，使用训练集对渐进上采样深度先验模型进行训练，得到训练后的渐进上采样深度先验模型，使用渐进上采样深度先验模型学习低分辨-高分辨图像对之间的映射；S4、在S3的模型训练过程中，计算损失函数的导数，将高分辨图像IHR和超分辨结果ISR之间的误差进行反向传播，更新渐进上采样深度先验网络的各个权重值，继续输入下一批次训练集训练模型，直到模型的损失函数值达到设定的阈值停止。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学 基于渐进上采样深度先验网络的单高光谱图像超分辨方法
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