Pan-sharpening är en grundläggande och viktig uppgift inom området fjärranalys av bildbehandling, där högupplösta rumsliga detaljer från pankromatiska bilder används för att förbättra den rumsliga upplösningen av multispektral (MS) bilder. Som omvandlingen från låg rumslig upplösning MS-avbildning till högupplöst MS-avbildning är komplex och mycket icke-linjär, inspirerad av den kraftfulla representationen för icke-linjära relationer av djupa neurala nätverk, introducerar vi multiscale funktionsextraktion och restinlärning i den grundläggande konvolutionella neurala nätverket (CNN) arkitektur och föreslår multiscale och multi djup CNN för pan-sharpening av fjärranalys av bilder. Både de kvantitativa bedömningsresultaten och den visuella bedömningen bekräftar att det föreslagna nätverket ger högupplösta MS-bilder som är överlägsna de bilder som produceras genom de nya metoder som jämförs. Index Terms-convolutional neural network (CNN), flerskalig funktionsinlärning, pan-sharpening, fjärranalys.
Yuan m.fl. REF föreslog det flerskaliga och multidjupa konvolutionella neurala nätverket för pansharpening av fjärranalysbilder.
A Multiscale and Multidepth Convolutional Neural Network for Remote Sensing Imagery Pan-Sharpening
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}