【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高光谱图像重建，具体涉及基于编解码的高光谱图像重建方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、高光谱图像富含目标大量的空间信息和光谱信息，通过对光谱信息进行分析，可以以更高的置信度对物质进行精确区分，因此高光谱成像可广泛地应用于遥感探测、地质勘探、工业监测、医疗诊断、军事等领域。而传统高光谱相机造价昂贵、部分应用数据采集处理计算负担重，限制了其在低资源等领域应用。而计算高光谱成像通过对高光谱图像进行空间编码，然后进行压缩采集，再经过重建算法即可恢复原始目标高光谱信息，这在成像领域发挥了极大的优势，能够实现在减少高分辨率相机的成本下进行数据采集，但现有的高光谱图像重建方法中高光谱图像复原质量较差是急需解决的一大问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述问题，提出一种基于编解码的高光谱图像重建方法、装置、设备及介质。
2、为实现上述目的，本申请第一方面提供一种基于编解码的高光谱图像重建方法，所述方法包括：
3、构建高光谱图像重建网络，所述高光谱图像重建网...
【技术保护点】
1.一种基于编解码的高光谱图像重建方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于编解码的高光谱图像重建方法，其特征在于，所述基于初始重建网络，将所述压缩测量值进行上采样卷积，确定初始估计的高光谱图像，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于编解码的高光谱图像重建方法，其特征在于，所述基于所述深度重建网络，根据所述初始估计的高光谱图像和所述压缩测量值，进行深层特征提取和噪声去除，确定重建高光谱图像，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于编解码的高光谱图像重建方法，其特征在于，所述根据所述初始估计的高光谱图像和所述压缩测...
【技术特征摘要】
1.一种基于编解码的高光谱图像重建方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于编解码的高光谱图像重建方法，其特征在于，所述基于初始重建网络，将所述压缩测量值进行上采样卷积，确定初始估计的高光谱图像，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于编解码的高光谱图像重建方法，其特征在于，所述基于所述深度重建网络，根据所述初始估计的高光谱图像和所述压缩测量值，进行深层特征提取和噪声去除，确定重建高光谱图像，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于编解码的高光谱图像重建方法，其特征在于，所述根据所述初始估计的高光谱图像和所述压缩测量值进行深层特征提取，确定空间域特征具体包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：杨硕闻，秦翰林，田超世，延翔，马琳，李居柳，王冠华，何思源，戴建任，石小涛，肖子龙，
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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