技术总结
本发明提供了一种基于深度神经网络的全色图像与多光谱图像融合的方法，具体步骤如下：步骤1，构建高分辨与低分辨图像块对的训练集；步骤2，利用改进的稀疏去噪自编码器学习训练神经网络模型中第一层的初始化参数；步骤3，利用改进的稀疏去噪自编码器对神经网络进行逐层的预训练；步骤4，对经过预训练的深度神经网络的参数进行微调；步骤5，根据已知的低空间分辨的多光谱图像，利用该深度神经网络重构出高分辨的多光谱图像。本发明提供的方法采用了深度学习的方法，能够充分利用非线性的神经网络刻画多光谱图像复杂的结构信息，从而使融合后的多光谱图像不仅具有高空间分辨率，而且能很好地保留了其光谱信息。
技术研发人员：黄伟;肖亮;韦志辉
受保护的技术使用者：南京理工大学
文档号码：201410306238
技术研发日：2014.06.28
技术公布日：2018.05.01