文章摘要:地理信息数据具有不同分辨率、不同精度、不同覆盖范围等多尺度特征,在应用中往往需要同时具备高光谱分辨率和高空间分辨率两种信息的图像.为提高多光谱图像和全色图像融合的准确性,提出了基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法.首先,对训练集内图像进行预处理,构建适用于本算法的图像数据集;然后,拓展卷积神经网络卷积层,提高三通道关联性,提取更多图像信息;最后,使用深度可分离卷积神经网络,提高融合图像的精度的同时,也加快了融合速度.在Downsampled ImageNet数据集提供的原始图像上对算法融合准确度和速度进行了验证.试验结果表明,相较于传统卷积神经网络算法,本文算法均方误差降低7%,融合时间减少了29%,具有较好的融合效果.

文章关键词:卷积神经网络,多光谱图像,全色图像,融合算法,

项目基金:国家电网公司科技项目(5200-201956106A-0-0-00),

论文作者:韩文军¹ 孙小虎¹ 吉根林² 苏晓云³ 谢非³ 吴冰⁴ 陈红⁵ 

作者单位:1. 国家电网经济技术研究院有限公司 2. 南京师范大学计算机与电子信息学院 3. 南京师范大学南瑞电气与自动化学院 4. 浙江省电力有限公司经济技术研究院 5. 江苏省电力有限公司经济技术研究院 

论文分类号: TP751;TP183

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