一种基于Swin-Transformer的二阶光谱注意力高光谱图像超分辨率方法

    公开(公告)号:CN115984110A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310015627.3

    申请日:2023-01-05

    Applicant: 河南大学

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种基于Swin‑Transformer的二阶光谱注意力高光谱图像超分辨率方法,该方法包括:获取待处理的低分辨率高光谱图像;构建Swin‑Transformer超分辨率网络模型,将低分辨率图像输入训练完成的Swin‑Transformer超分辨率网络模型中,输出重建图像;其中,Swin‑Transformer超分辨率网络模型的训练集为低分辨率图像,损失函数由原始图像与重建图像的差异得到,基于损失函数得到训练完成的Swin‑Transformer超分辨率网络模型。本发明得到的重建图像效果更好,且网络模型的效率较高,泛化能力强。

    基于时空信息镶嵌的小时级臭氧估算方法

    公开(公告)号:CN116486278A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310447628.5

    申请日:2023-04-24

    Applicant: 河南大学

    Abstract: 本发明涉及大气环境技术领域,具体涉及一种基于时空信息镶嵌的小时级臭氧估算方法,该方法包括:获取环境检测数据构成臭氧浓度监测数据集,将环境检测数据进行图像转化得到环境监测数据图像;利用三次差值的方法对环境监测数据图像进行分辨率重采样处理得到优选环境图像;对优选环境图像进行分割得到环境数据子图像,将环境数据子图像的每行数据转化为环境行向量,每列数量转化为环境列向量,进而获得空间信息矩阵;将臭氧浓度监测数据集中所有环境检测数据对应的环境监测数据图像和对应的空间信息矩阵构成臭氧估算数据集;将臭氧估算数据集输入预先构建的臭氧估算模型得到臭氧估算结果数据。本发明能够获得较为准确的臭氧估算结果。

Patent Agency Ranking