| 基于多尺度空谱特征提取的高光谱遥感图像重建 |
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| 引用本文： | 朱新忠,彭娜,张宁,曹李莉,彭勋,刘丽芹,史振威.基于多尺度空谱特征提取的高光谱遥感图像重建[J].上海航天,2023,40(1):27-34. |
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| 作者姓名： | 朱新忠 彭娜 张宁 曹李莉 彭勋 刘丽芹 史振威 |
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| 作者单位： | 上海航天电子技术研究所，上海 201109;北京航空航天大学 宇航学院，北京 100191 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61671037);上海航天科技创新基金(SAST2020-077) |
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| 摘 要： | 遥感高光谱图像(HSI)凭借其丰富的光谱信息被广泛地应用于军事、农业、地质等领域。然而，HSI成像因其成本高、传输难等问题限制了其应用规模。通过光谱超分辨(SSR)方法，可以实现输入高分辨率红绿蓝(RGB)图像生成相应的高光谱图像，有效地解决了HSI成本高与传输难的问题。但是，已有的SSR方法对于图像的空间特征提取与光谱之间的相关性关注仍有所不足。针对上述问题，本文提出了一种多尺度空谱特征提取方法，并在SSR领域引入组归一化(GN)方法，关注相邻光谱之间的相关性。同时，还借助条件生成对抗网络进一步优化网络的参数，提升生成图像的真实性，并在DFC2018 Houston数据集上进行实验。结果表明:本文提出的方法可以实现精准的高光谱图像重建，重建的高光谱图像相比当前先进的主流方法性能均明显提高，其中相比CanNet方法，均方根误差下降了48.3%，平均峰值信噪比上升了20.7%。
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| 关 键 词： | 遥感高光谱图像生成 光谱超分辨 条件生成对抗网络 |
| 收稿时间： | 2022/7/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/8/27 0:00:00 |
Hyperspectral Remote Sensing Image Reconstruction Based on Multi-scale Spatial Spectral Feature Extraction |
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| ZHU Xinzhong,PENG N,ZHANG Ning,CAO Lili,PENG Xun,LIU Liqin,SHI Zhenwei.Hyperspectral Remote Sensing Image Reconstruction Based on Multi-scale Spatial Spectral Feature Extraction[J].Aerospace Shanghai,2023,40(1):27-34. |
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| Authors: | ZHU Xinzhong PENG N ZHANG Ning CAO Lili PENG Xun LIU Liqin SHI Zhenwei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing hyperspectral image generation spectral super-resolution conditional generative adversarial network |
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