基于多尺度空谱特征提取的高光谱遥感图像重建

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%。