【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种光谱图像去马赛克方法，具体涉及一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法。
技术介绍
1、与彩色图像相比，多光谱图像波段数更多，能够区分场景中不同材料的精细特征，在国防安全、遥感监测、精准农业等领域具有广泛的应用前景。传统光谱成像系统通常采用扫描方式(例如点扫描、线扫描、或光谱扫描)来获得光谱图像，该技术虽然能够获得高质量光谱图像，但是其成像速度慢，不适用于对动态场景的实时成像，同时也伴随着较高的成本。
2、为了获得动态场景的光谱信息，近年来研究人员提出了基于光谱滤波器阵列的光谱成像方法，通过光谱滤波器阵列对场景光谱信息进行采样，即每个像素点只获得一个波段的信息，从而实现单次曝光多光谱成像，获得马赛克图像。为了获得完整的图像，需要对这些马赛克图像进行处理，以还原每个像素位置的完整光谱信息。因此，如何从获取的二维马赛克图像重建原始三维多光谱图像，即光谱图像去马赛克问题，成为了实现基于光谱滤波器阵列的光谱成像的一个难题。
3、传统的光谱图像去马赛克方法通常分为两类：基于插值的方法和基于数学...
【技术保护点】
1.一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法，其特征在于：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法，其特征在于，步骤3.2)包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种基...
【技术特征摘要】
1.一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法，其特征在于：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于全局-局部特征联合学习的光谱图像去马赛克方法，其特征在于，步骤3.2)包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于全...
【专利技术属性】
技术研发人员：毋芳芳，黄涛，董伟生，董乐，石光明，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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