【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法及装置。
技术介绍
1、基于全色和高光谱图像的弱小目标检测是一项具有挑战性的任务，但由于它们独特的数据特性，它仍然受到越来越多的关注。全色图像具有高空间分辨率，而高光谱图像具有高光谱分辨率，两者均有各自优势。因此，将两者结合起来可以在目标检测中实现优势互补，协同增强的效果。基于全色和高光谱图像的弱小目标检测具有广泛应用，包括食品安全和质量监测、精确农业、生物医学应用、城市规划和军事监视等，因此具有重大的研究价值。
2、近些年，深度学习方法已经在遥感图像目标检测领域表现出良好的性能。然而，由于全色和高光谱图像之间存在显著的成像差异，基于这两种类型图像实现准确的小目标检测仍然面临着几个挑战：1)远距离拍摄的宽幅遥感图像具有低空间分辨率。即使在全色图像中，目标的形状和纹理信息仍旧不足以使得弱小目标检测获得良好效果；2)高光谱图像具有丰富的光谱特征，但由于光谱混合效应，小目标的光谱特征不准确；3)一些现有方法在准确对齐空间和光谱特征方面面临挑战，导致弱小...
【技术保护点】
1.一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，获取原始的配准全色图像和高光谱图像后，利用双线性插值将获取的高光谱图像上采样至与全色图像相同的空间分辨率。
3.根据权利要求2所述的一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，针对全色图像和上采样后的高光谱图像进行预处理，所述预处理包括：图像裁切、标注和数据归一化。
4.根据权利要求1所述的一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，所述图像...
【技术特征摘要】
1.一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，获取原始的配准全色图像和高光谱图像后，利用双线性插值将获取的高光谱图像上采样至与全色图像相同的空间分辨率。
3.根据权利要求2所述的一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，针对全色图像和上采样后的高光谱图像进行预处理，所述预处理包括：图像裁切、标注和数据归一化。
4.根据权利要求1所述的一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于，所述图像融合网络对全色图像和高光谱图像进行融合时，先生成系数矩阵特征图，再将生成的系数矩阵特征图和原始上采样高光谱图像按波段相乘，得到最终的全色和高光谱融合图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于全色与高光谱融合图像的弱小目标检测方法，其特征在于...
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