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公开(公告)号：CN115861076A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211694714.8
申请日：2022-12-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了基于矩阵分解网络的无监督高光谱图像超分辨率方法，属于高光谱图像处理技术领域。本发明对高光谱图像处理，生成模拟的低空间分辨率高光谱图像Y和高空间分辨率的多光谱图像Z；首先将生成的数据对(Y，Z)输入设计的自动编码器网络，训练迭代得到点扩散函数和光谱响应函数；对于目标高空间分辨率高光谱图像X，可以假设为末端成员矩阵A和对应丰度矩阵S的线性组合，即X＝AS，结合光谱和空间退化模型进行建模，通过设计的深度CP分解模块计算A，迭代求解A和S，最后得到融合结果。本发明能够得到更加丰富的光谱和空间特征，得到了更好的融合结果，在实践中表现出了良好的性能。
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