光谱图像论文浅读

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  • Hyperspectral Image Super-Resolution via Deep Spatiospectral Attention Convolutional Neural Networks

Hyperspectral Image Super-Resolution via Deep Spatiospectral Attention Convolutional Neural Networks

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  1. 通过上采样高光谱保留其光谱特征,采用CA保留其光谱结构信息用于映射多光谱图像的光谱结构。
  2. 对于多光谱图像,其空间结构多,采用SA获取其原始空间结构特征,对特征图像进行映射。
  3. 在融合阶段,对多光谱进行卷积(下采样)让其和高光谱图像同分辨率,在交叉融合,间隔插入,之后采用PixelShuffle模块,对这个特征进行channel通道的扩充,然后进一步再与原始多光谱图像进行交叉concat,得到一个处理后的数据图像,再经过resnet进行特征提取,通过之前的SA结构,映射空间特征,通过CA模块映射光谱特征,最后再一次与原始高光谱图像进行融合,保留了其数据的完整性,

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