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公开(公告)号：CN118396887B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410213529.5
申请日：2024-02-27
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于pix2pix着色概念的全色锐化方法，属于遥感影像融合领域。本发明包括S1：对图像进行色彩空间转换以及对比度受限的直方图均衡化；S2：将所述步骤S1中的原始多光谱图像以及最后得到的预上色图像作为配对训练数据输入pix2pix模型中进行训练，训练过程中，使用频谱绝对差异损失函数作为条件损失；S3：pix2pix模型训练后进行测试，输出全色锐化图像。本发明通过对图像进行色彩空间转换以及对比度受限的直方图均衡化，保证模型能够学习到准确的色彩映射关系，使模型输出的图像与原图之间具有更高的色彩相似性；通过从频域角度定义条件损失，使模型更加关注图像的结构和纹理，具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118396887A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410213529.5
申请日：2024-02-27
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于pix2pix着色概念的全色锐化方法，属于遥感影像融合领域。本发明包括S1：对图像进行色彩空间转换以及对比度受限的直方图均衡化；S2：将所述步骤S1中的原始多光谱图像以及最后得到的预上色图像作为配对训练数据输入pix2pix模型中进行训练，训练过程中，使用频谱绝对差异损失函数作为条件损失；S3：pix2pix模型训练后进行测试，输出全色锐化图像。本发明通过对图像进行色彩空间转换以及对比度受限的直方图均衡化，保证模型能够学习到准确的色彩映射关系，使模型输出的图像与原图之间具有更高的色彩相似性；通过从频域角度定义条件损失，使模型更加关注图像的结构和纹理，具有更强的鲁棒性。
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