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双通道卷积神经网络在影像融合中的应用
被引量:
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1
作者
靳道明
李路沙
《地理空间信息》
2023年第11期1-4,共4页
利用Landsat8遥感卫星影像数据制作影像融合数据集,提出了一种双通道融合网络,并利用结果影像的质量指数对网络融合性能进行评估,分析与双三次卷积插值和GS影像融合方法的差异。结果表明,该网络加强了对高频空间信息的提取,在更高效提...
利用Landsat8遥感卫星影像数据制作影像融合数据集,提出了一种双通道融合网络,并利用结果影像的质量指数对网络融合性能进行评估,分析与双三次卷积插值和GS影像融合方法的差异。结果表明,该网络加强了对高频空间信息的提取,在更高效提取空间特征的同时,减弱了融合过程中对多光谱影像光谱特征的影响,从而提高了融合影像的综合影像质量(QNR=0.8852)。
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关键词
深度学习
遥感影像融合
双通道卷积神经网络
多尺度特征
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职称材料
题名
双通道卷积神经网络在影像融合中的应用
被引量:
1
1
作者
靳道明
李路沙
机构
中国铁路设计集团有限公司
出处
《地理空间信息》
2023年第11期1-4,共4页
文摘
利用Landsat8遥感卫星影像数据制作影像融合数据集,提出了一种双通道融合网络,并利用结果影像的质量指数对网络融合性能进行评估,分析与双三次卷积插值和GS影像融合方法的差异。结果表明,该网络加强了对高频空间信息的提取,在更高效提取空间特征的同时,减弱了融合过程中对多光谱影像光谱特征的影响,从而提高了融合影像的综合影像质量(QNR=0.8852)。
关键词
深度学习
遥感影像融合
双通道卷积神经网络
多尺度特征
Keywords
deep learning
remote sensing image fusion
dual-channel convolutional neural network
multi-scale feature
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
双通道卷积神经网络在影像融合中的应用
靳道明
李路沙
《地理空间信息》
2023
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