一种基于特征波段进行图-高光谱变换的方法、电子设备技术

本发明专利技术提供一种基于特征波段进行图‑高光谱变换的方法，包括如下步骤：获取待变换的RGB图像；使用PixelUnshuffle策略将RGB图像降采样到不同分辨率，以获取不同尺度的特征X<subgt;i</subgt;；输入特征X<subgt;i</subgt;至超分网络的LSCM模块中，以提取特征X<subgt;i</subgt;的浅层特征；输入浅层特征至超分网络的多个级联的LFEM模块中，以提取各浅层特征的深层特征；使用PixelShuffle策略、维度拼接以及特征融合操作将多个深层特征进行融合得到重建后的高光谱图像。该方法使用PixelUnshuffle策略形成多个分支，轻量级LSCM模块提取浅层特征，多个级联的LFEM模块以增强利于重建图像的有用信息，抑制无用信息，并采用跳跃机制对这些模块进行连接，提高特征相关性的学习，通过该方法获得的高光谱图像更加精确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于特征波段进行图-高光谱变换的方法、电子设备。

技术介绍

1、光谱仪(spectroscope)是将成分复杂的光分解为光谱线的科学仪器，由棱镜或衍射光栅等构成，利用光谱仪可测量物体表面反射的光线。阳光中的七色光是肉眼能分的部分(可见光)，但若通过光谱仪将阳光分解，按波长排列，可见光只占光谱中很小的范围，其余都是肉眼无法分辨的光谱，如红外线、微波、紫外线、x射线等等。通过光谱仪对光信息的抓取、以照相底片显影，或电脑化自动显示数值仪器显示和分析，从而测知物品中含有何种元素。这种技术被广泛地应用于空气污染、水污染、食品卫生、金属工业等的检测中。

2、通过光谱仪采集得到的高光谱图像，数据更为丰富，可以广泛用于各种物质成分分析、浓度预测。但光谱仪体积大、成本高，不便于携带和推广使用，一般多用于实验室或大型设备中。有很多技术人员开始研究rgb图像-高光谱图像的变换关系，以实现低成本的高光谱图像的获取，当前，现有的变换方法大多是针对全波段进行的变换，其效果很差。高光谱图像中，只有部分波段对后续的分析有用，因此，急需一种能本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其特征在于，所述使用PixelUnshuffle策略将所述RGB图像降采样到不同分辨率，以获取不同尺度的特征Xi的步骤中：每次降采样操作输出的特征图在空间维度上为输入特征图的一半、在通道维度上为输入特征图的四倍。

3.根据权利要求1所述的基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其特征在于，所述输入所述特征Xi至超分网络的LSCM模块中，以提取所述不同尺度的特征的浅层特征的步骤包括：

4.根据权利要求1所述的基于特征波段进...

【技术特征摘要】

1.一种基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其特征在于，所述使用pixelunshuffle策略将所述rgb图像降采样到不同分辨率，以获取不同尺度的特征xi的步骤中：每次降采样操作输出的特征图在空间维度上为输入特征图的一半、在通道维度上为输入特征图的四倍。

3.根据权利要求1所述的基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其特征在于，所述输入所述特征xi至超分网络的lscm模块中，以提取所述不同尺度的特征的浅层特征的步骤包括：

4.根据权利要求1所述的基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其特征在于，所述lfem模块对输入的特征按如下步骤进行处理：

5.根据权利要求4所述的基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其特征在于，所述特征xi对应的深层特征通过如下步骤获得：

6.根据权利要求4所述的基于特征波段进行图-高光谱变换的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑守国，胡丹，王海燕，朱恭钦，邱梦情，
申请(专利权)人：安徽工业技术创新研究院，
类型：发明
国别省市：